将百分比字符串转换为浮点数在pandas中read_csv

Question

在熊猫中使用read_csv时，是否可以将“ 34％”之类的值直接转换为int或float？我希望将其直接读取为0.34。

在read_csv中使用它不起作用：

read_csv(..., dtype={'col':np.float})

在将csv加载为’df’之后，这也无法正常工作，并显示错误“ float（）的无效文字：34％”

df['col'] = df['col'].astype(float)

我最终使用了这个可行但长期困扰的东西：

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: np.nan if x in ['-'] else x[:-1]).astype(float)/100

Answer 1

您可以定义一个自定义函数以将百分比转换为浮点数

In [149]:
# dummy data
temp1 = """index col 
113 34%
122 50%
123 32%
301 12%"""
# custom function taken from https://stackoverflow.com/questions/12432663/what-is-a-clean-way-to-convert-a-string-percent-to-a-float
def p2f(x):
    return float(x.strip('%'))/100
# pass to convertes param as a dict
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp1), sep='\s+',index_col=[0], converters={'col':p2f})
df
Out[149]:
        col
index      
113    0.34
122    0.50
123    0.32
301    0.12
In [150]:
# check that dtypes really are floats
df.dtypes
Out[150]:
col    float64
dtype: object

我对浮点数的百分比是ashwini的回答：将字符串百分比转换为浮点数的一种干净方法是什么？