pandas 将对象转换为能够进行计算的类型答案

【问题标题】：pandas convert object to type that able to do calculationpandas 将对象转换为能够进行计算的类型
【发布时间】：2018-04-14 12:45:59
【问题描述】：

我有一个 df 列数据类型是一个对象，例如 value = $45.00 我尝试总结该列中的总金额，但出现以下错误：

输出：

Wash_amount = df['WASHING'].sum()

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

在此之前，我尝试将所有列转换为数字：

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

但是所有的值都变成了“nan”，这不是我想要的。

那么如何转换列值类型，我可以求和。

或者，如果数据中包含“$”，我如何检查所有列，以将所有列转换为浮点数而不是逐列转换？

谢谢

【问题讨论】：

标签： pandas type-conversion

【解决方案1】：

在应用任何转换之前，您需要从字符串值中删除 $ 前缀。我采用了以下名为“sample.csv”的示例数据文件

date,Washing
12/01/1927,$251.66
01/01/1928,$250.37
02/01/1928,$248.84
03/01/1928,$277.96
04/01/1928,$284.74
05/01/1928,$286.66
06/01/1928,$275.94
07/01/1928,$280.12
08/01/1928,$300.88
09/01/1928,$301.25
10/01/1928,$310.74
11/01/1928,$348.01
12/01/1928,$351.05
01/01/1929,$371.09
02/01/1929,$368.93

然后是下面的代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(pd.read_csv("sample.csv"))

df['Washing'] = df['Washing'].map(lambda x: x.lstrip('$'))
print(df.head())
df.Washing = df.Washing.astype('float')
print(df.dtypes)
Wash_amount = df['Washing'].sum()
print(Wash_amount)

【讨论】：

df['Washing'] = df['Washing'].map(lambda x: x.lstrip('$')) 给出这个错误：AttributeError: 'float' object has no attribute' lstrip'
lstrip 将应用于 dtype: object。因此，请先在列上应用 lstrip，然后再将其转换为“float”。请按照给出的示例代码中的步骤顺序进行
嗨，是的，我一步一步来？
列是对象类型
请检查值是否包含除数字以外的任何其他字符。如果它包含任何其他字母/特殊字符，它将不起作用