在有字符串的情况下求平均值 Pandas
Finding Mean Value Pandas While Having String
我有一个 20*5 的数据 table，我想找到其中一列（价格列）的平均值。我知道我必须使用这种方法来求平均值
mean= df["price"].mean()
问题是在我的数据文件中，价格不是整数，而是字符串，并且所有这些都是以这种格式编写的 e.x。（2000 美元不仅仅是 2000）。如何从数字中去除这些货币，然后求出数字的平均值？（货币都是一样的）
df['price'].str.replace('dollars', '').astype('float').mean()
先尝试规范化您的数据，
df["price"] = df["price"].apply(lambda x: float(x.replace("dollars", "")))
我假设价格是5000dollars这样存储的，如果有其他异常，可以换成空值。
或者如果您不想更新此列条目，您可以创建一个新列并将该列用作平均值，
df["new_price"] = df["price"].apply(lambda x: float(x.replace("dollars", "")))
我有一个 20*5 的数据 table，我想找到其中一列（价格列）的平均值。我知道我必须使用这种方法来求平均值
mean= df["price"].mean()
问题是在我的数据文件中，价格不是整数，而是字符串，并且所有这些都是以这种格式编写的 e.x。（2000 美元不仅仅是 2000）。如何从数字中去除这些货币，然后求出数字的平均值？（货币都是一样的）
df['price'].str.replace('dollars', '').astype('float').mean()
先尝试规范化您的数据，
df["price"] = df["price"].apply(lambda x: float(x.replace("dollars", "")))
我假设价格是5000dollars这样存储的，如果有其他异常，可以换成空值。
或者如果您不想更新此列条目，您可以创建一个新列并将该列用作平均值，
df["new_price"] = df["price"].apply(lambda x: float(x.replace("dollars", "")))