仅除以数据框列中的数字非 Nan 值

Question

假设我有一个如下所示的数据框：

       Col1
0    100,000,000
1    234,343,000
2      NaN
3    213,564,545
4      NaN
5    678,000
6     200

如何将 Col1 中的非 NaN 值除以 1000 并获得理想的输出：

        Col1            Col2
0    100,000,000      100,000
1    234,343,000      234,343
2        NaN            NaN
3    213,564,545      213,564
4        NaN            NaN
5      678,000          678
6     200               0.2

我尝试做 df['Col1'].div(1000) 但由于 NaN 值而无法正常工作

Answer 1

看起来你有字符串，所以除以 1000 只是删除最后一个逗号和最后 3 位数字。您可以使用正则表达式：

df['Col2'] = df['Col1'].str.replace(',?\d{,3}$', '', regex=True)

输出：

          Col1     Col2
0  100,000,000  100,000
1  234,343,000  234,343
2          NaN      NaN
3  213,564,545  213,564
4          NaN      NaN
5      678,000      678

模拟真正的除法：

只有小数字作为浮点数

df['Col2'] = df['Col1'].str.replace(r'(.*?)(,?(\d{1,3}))$',
                                    lambda m: m.group(1) if m.group(1) else ('0.'+m.group(3).zfill(3)),
                                    regex=True)

输出：

          Col1     Col2
0  100,000,000  100,000
1  234,343,000  234,343
2          NaN      NaN
3  213,564,545  213,564
4          NaN      NaN
5      678,000      678
6           23    0.023

所有浮动

df['Col2'] = df['Col1'].str.replace(r'(.*?)(,?(\d{1,3}))$',
                                    lambda m: (m.group(1) if m.group(1) else '0')+'.'+m.group(3).zfill(3),
                                    regex=True)

输出：

          Col1         Col2
0  100,000,000  100,000.000
1  234,343,000  234,343.000
2          NaN          NaN
3  213,564,545  213,564.545
4          NaN          NaN
5      678,000      678.000
6           23        0.023