仅将“,”替换为“.”在一个字符串中 Python

Question

我正在使用包含列“Streams”dtype: object 的数据集，我只需要将“,”替换为“.”稍后使用 pandas.to_numeric() 并通过 float64 转换 String。有没有办法只更换字符并保留数字？

示例：48,633,449 到 48.633.449

代码：

import pandas as pd
import numpy as np

dados = pd.read_csv("spotify_dataset.csv")

dados.dropna()
dados['Streams'].replace(",", ".")
dados['Streams'] = pd.to_numeric(dados['Streams'])
dados.head()

得到这个：

ValueError: Unable to parse string "48,633,449" at position 0

[错误]

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np

dados = pd.read_csv("spotify_dataset.csv")

dados = dados.dropna()
dados['Streams'] = dados['Streams'].replace(",", ".")
dados['Streams'] = pd.to_numeric(dados['Streams'])
dados.head()

Answer 2

您正在丢弃您的 replace，因为您没有将它分配给任何东西。除非您显式使用 inplace=True 参数，否则 Pandas 方法不会更改对象（系列、数据帧）的当前实例。

您可以提供 replace 的结果作为 to_numeric 函数的参数

import pandas as pd
import numpy as np

dados = pd.read_csv("spotify_dataset.csv")

dados = dados.dropna()
dados['Streams'] = pd.to_numeric(dados['Streams'].replace(",", "."))
dados.head()

Answer 3

您应该使用 .str.replace 而不是 .replace。

dados['Streams'] = pd.to_numeric(dados['Streams'].str.replace(",", ""))

另外，我不认为你的意图是用小数代替逗号。这将导致相同的错误，因为多个小数无效。

仅将“,”替换为“.”在一个字符串中 Python

Replace only "," by "." in a String Python

python

replace

dataset

pandas