python - 从 Pandas 中的混合 dtype 系列中选择具有给定 dtype 的行

Question

我有一个来自 Excel 电子表格的 Pandas 系列，主要是浮动的，但由于货币位于不同的语言环境中，因此有一些字符串未解析：

s = pd.Series(['1,23', '4.56,78', 1, 2.0, np.nan])

我只想选择那些是字符串的项目，以便我可以应用转换：

s[s.apply(type) == str] = s[s.apply(type) == str].str.replace('.', '').str.replace(',', '.')
s.astype(float)

0      1.23
1    456.78
2      1.00
3      2.00
4       NaN
dtype: float64

但我找不到一种好的（内置的、矢量化的）方法来逐行获取或选择 dtypes。有没有更好的办法？

标签： pythonpandas

Answer 1

您可以使用str.translate同时做这两件事（转换、更改 dtype）：

pd.to_numeric(s.str.translate(str.maketrans({'.': '', ',': '.'}))).fillna(s)

0      1.23
1    456.78
2      1.00
3      2.00
4       NaN
dtype: float64

将dtype是'float64'。