pandas列数据类型: object to int - Error: float‘对象没有属性'replace’
pandas列数据类型: object to int - Error: float‘对象没有属性'replace’
提问于 2021-11-12 21:52:53
pandas dataframe中的示例数据：
df['Revenue']
0 $0.00
1 $12,982,681.00
2 NaN
3 $10,150,623.00
4 NaN
...
1713 NaN
1714 NaN
1715 NaN
1716 NaN
1717 NaN
Name: Revenue, Length: 1718, dtype: object 我需要将列从currency format更改为integer，以便可以运行计算和聚合。
# Fix format currency
if df['Revenue'].dtype == 'object':
df['Revenue'] = df['Revenue'].apply(lambda x: x.replace('$','')).apply(lambda x: x.replace(',','')).astype(np.int64)当我运行上面的代码行来转换数据类型时，我遇到了以下错误：
3 # Fix format currency
4 if df['Revenue'].dtype == 'object':
5 df['Revenue'] = df['Revenue'].apply(lambda x: x.replace('$','')).apply(lambda x: x.replace(',','')).astype(np.int64)
AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-11-12 21:57:23
您可以尝试替换除数字和点之外的所有内容。如果您以csv格式读取文件，则可以在读取阶段对其进行控制。
df['Revenue'].fillna(0).astype(str).replace('[^0-9\.]','', regex=True).str.split('\.').str[0].astype(int)
Revenue
0 0
1 12982681
2 0
3 10150623
4 0
1713 0
1714 0
1715 0
1716 0
1717 0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69949454
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