如何将数据框中的字符串值转换为浮点数答案

【问题标题】：How to convert a string value in dataframe to float如何将数据框中的字符串值转换为浮点数
【发布时间】：2023-03-12 10:48:01
【问题描述】：

我有一个 csv 文件，我必须清理数据。问题是我可以通过 df.fillna() 填充空值，但字符串中有一些连续数字需要转换为 float 或 int 以便进一步计算。我尝试了几种方法，但找不到解决方案。请提供帮助，因为我是数据科学领域的新手，可能在提问时犯了一些错误。

此列有一个字符串值：df['hum'][316] = '64.70'

type(df['hum'][316]) = str

我将字符串值存储到一个变量中，然后使用 float(value) 但它给出了错误。

value = df['hum'][316]
>>>' "64.70"'
type(value)
>>> str
float(value)
>>>ValueError: could not convert string to float: ' "64.70"'


ValueError: could not convert string to float: ' "64.70"'

【问题讨论】：

它看起来像你的字符串作为前导空格，这是正确的吗？试试df['hum'].str.lstrip().astype(float)
感谢您的回复兄弟，我试过了，它给出了一个错误：无法将字符串转换为浮点数：'"64.70"'
你好像嵌入了双引号，试试df['hum'].str.strip().str.replace('"','').astype(float)
数据集中已经提供了双引号，我可以通过简单的方式修复它，但我希望 python 做到这一点，其次在尝试上面的代码后我得到： ValueError: could not convert string to float ：
好的，所以现在我们有很多人无法重现您的错误，在这个阶段您需要发布您的实际数据和代码，以便其他人帮助您，而不是浪费时间

标签： python-3.x pandas dataframe type-conversion

【解决方案1】：

df['hum'][316] = float(df['hum'][316])

【讨论】：

见鬼！！！！非常感谢你。我以前尝试过这些东西，但以前没有用。

【解决方案2】：

似乎问题在于字符串中的"，使用正则表达式将其删除

import re
value = df['hum'][316]
value=re.sub('"','',value)
float(value)

除了浮动，还可以检查 astype 是否适用于整个 df 或系列（列）的强制转换操作

如果您想将 df 的整个列更改为浮点数，请尝试：

df['hum'] = df['hum'].str.replace('"', '')
df['hum']=df['hum'].astype('float')

问候朱利奥

【讨论】：

嘿 Giulio，我之前在编程中没有使用过 re 模块，但我印象深刻的是它的工作原理，但在数据框中它仍然显示为字符串。请帮助
修改数据框试试（也许有最好的选择）：df['hum'][316]=float(re.sub('"','',df['hum'] [316]))
它给出了这个错误：TypeError: expected string or bytes-like object
ValueError: 无法将字符串转换为浮点数：