我正在尝试将对象类型列转换为浮点数。不工作答案

【问题标题】：I am trying to convert an object type column to float. Not working我正在尝试将对象类型列转换为浮点数。不工作
【发布时间】：2023-04-09 12:58:02
【问题描述】：

TSRdfr["Return"] = pd.to_numeric(TSRdfr.Return, errors='coerce')

这不会将 Return 的数据类型从 Object 转换为 float64。我尝试删除 errors ='coerce' 以查看发生了什么。

我收到一条错误消息：

无法解析位置 0 处的 NaN

当我不使用errors = 'coerce'时。

从 Refinitiv Eikon API 访问退货编号。我假设它们太大而无法转换为float64。有什么建议吗？？

【问题讨论】：

你能提供更多关于TSRdfr的信息吗？内容是什么？
@bubble 我有一个数据框 TSRdfr，我已从 Python 上的 Eikon API 访问它。指数工具总回报 1. RIO.L. 15.990065 2. AAP.A. 22.543209 等等....
总回报是对象类型
我有一个数据框 TSRdfr，我已从 Python 上的 Eikon API 访问它。指数工具总回报 1. RIO.L. 15.990065 2. AAP.A. 22.543209 等等.... Total Return 的数据类型是我需要转换为 float64 的 Object。我正在使用下面的语法。 TSRdfr["总回报"] = pd.to_numeric(TSRdfr["总回报"], errors='coerce')

标签： python thomson-reuters-eikon refinitiv-eikon-api

【解决方案1】：

尝试以下方法：

import pandas as pd
import re
repat = re.compile('\d+(?:\.\d+)?')

# sample data frame 
df = pd.DataFrame({'Return': ['some data 123.123', 'tick 0.12']})

df.loc[:, 'Converted'] = df.Return.apply(lambda x: float(repat.findall(x)[0]))

希望有帮助

【讨论】：

import re repat = re.compile('\d+(?:\.\d+)?') TSR_df_06_09.loc[:, 'Converted'] = TSR_df_06_09.Return.apply(lambda x:浮动（repat.findall（x）[0]））
AttributeError: 'DataFrame' 对象没有属性 'Return'
这意味着TSR_df_06_09 没有名为Return 的列。 TSR_df_06_09 的列名是什么？打印TSR_df_06_09.columns 以查看数据框的所有列。

【解决方案2】：

如果你的数字太大，可以使用十进制库

import decimal
decimal.getcontext().prec = 100
df[col] = df[col].map(lambda x: decimal.Decimal(x))

【讨论】：

import decimal decimal.getcontext().prec = 100 TSR_df_06_09['Total Return'] = pd.to_numeric(TSR_df_06_09['Total Return'].map(lambda x: decimal.Decimal(x) ))
试过上面的代码..得到这个错误：InvalidOperation: []