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python - 对象类型列，百分比以 % 和十进制显示，全部转换为十进制

问题描述

我有一个df：

   Percentage Purchased
0  50.00%     0
1  66.37%     1
2  50.00%     0
3  0.5        1
4  0.5000     1

“百分比”是对象类型，我希望我的最终结果是：

   Percentage Purchased
0  0.5000     0
1  0.6637     1
2  0.5000     0
3  0.5000     1
4  0.5000     1

我试过使用：

df['Percentage'] = dataset['Percentage'].str.replace(r'%', r'').astype('float')/100

首先将百分比转换为浮点数，然后将整个 df 转换为浮点数，但问题是上面的代码用 NaN 替换了已经有 '0.5' / 0.5000 的字段

标签： pythonpandas

解决方案

您可以使用to_numeric将所有没有百分比的值转换为浮点数，不可解析的值是NaNs，因此可以通过Series创建来替换它们Series.str.replace- 如果数据仅包含百分比和非百分比数字，则解决方案工作：

s = df['Percentage'].str.replace(r'%', r'').astype('float')/100
df['Percentage']  = pd.to_numeric(df['Percentage'], errors='coerce').fillna(s)
print (df)
   Percentage  Purchased
0      0.5000          0
1      0.6637          1
2      0.5000          0
3      0.5000          1
4      0.5000          1

另一种具有列表理解或apply测试值百分比的解决方案：

df['Percentage'] = [float(x.replace('%', ''))/100 
                    if '%' in x 
                    else float(x) for x in df['Percentage']]

f = lambda x: float(x.replace('%', ''))/100 if '%' in x else float(x)
df['Percentage'] = df['Percentage'].apply(f)

print (df)
   Percentage  Purchased
0      0.5000          0
1      0.6637          1
2      0.5000          0
3      0.5000          1
4      0.5000          1

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