将货币格式的字符串转换为保持美分、点分隔数据框的浮点数

【问题标题】：Converting money formatted strings to floats keeping cents, points separation dataframe将货币格式的字符串转换为保持美分、点分隔数据框的浮点数
【发布时间】：2021-08-07 18:38:34
【问题描述】：

字符串格式的df数字：

1.160.00
6.76
1.080.029.904.46
1402.0
172.958.956.83

如何将它们转换为浮点类型但保留美分？

1160.00
6.76
1080029904.46

etc.

我只是尝试了 astype('float') 或 pd.to_numeric，但它一直抛出错误：

ValueError: Unable to parse string " 1.160.00"

【问题讨论】：

标签： python string dataframe currency

【解决方案1】：

如果你有数据框：

               col1
0          1.160.00
1              6.76
2  1.080.029.904.46
3            1402.0
4    172.958.956.83

然后：

df["col1"] = df["col1"].apply(
    lambda x: "".join(x.split(".", maxsplit=x.count(".") - 1))
)
print(df)

打印：

            col1
0        1160.00
1           6.76
2  1080029904.46
3         1402.0
4   172958956.83

【讨论】：