将列的值转换为带有欧洲分隔符的数字

Question

考虑这个示例数据框

df_1

：

索引值_1

1 -3.570,00
2 +552,76
3 -1,01
4 -100.234,01

其中浮点值已签名，并使用了欧洲定界符/分隔符：

• 逗号

  ,

  表示小数
• 点/点/句点

  .

  数千

我想将此列的值转换为浮点数。如果我尝试这里

的说明

# tag 1
df_1['value_1'] = df_1['value_1'].apply(pd.to_numeric)

我收到错误消息：

ValueError：无法解析位置 <...><...> 处的字符串“

”

我可以使用这里

的说明

# tag 2
df_1['value_1'] = df_1['value_1'].apply(lambda x: x.replace('.',''))
df_1['value_1'] = df_1['value_1'].apply(lambda x: x.replace(',','.'))

然而，在

# tag 1

之前，我收到消息：

C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp\ipykernel_11992�9588848.py:2：SettingWithCopyWarning： 尝试在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。 尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替 ... 尽管这个解决方法可以完成工作，但我想知道是否有更规范的方法来实现我想要的而不收到任何警告。

Answer 1

查看

locale

 模块。 

文档

示例：

import locale
locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, 'eu')

df.value_1 = df.value_1.apply(locale.atof)
print(df)

输出：

     value_1
0   -3570.00
1     552.76
2      -1.01
3 -100234.01

Answer 2

如果您从 CSV 中读取，则可以使用

decimal

 和 

thousands

 参数：

df = pd.read_csv(..., decimal=',', thousands='.') 来自

文档：

千：str，可选

千位分隔符。

十进制：str，默认‘.’

识别为小数点的字符 （例如，使用“,”表示欧洲数据）。

感谢_{atomh33ls在另一个问题上发布几乎完全是这样。}

Answer 3

要在处理欧洲数字格式（其中逗号用于小数点，句号用于数千个分隔符）时将 DataFrame

df_1

 中的值转换为浮点数，并避免 

SettingWithCopyWarning,

，我们可以对 Pandas 使用更直接的方法。 

我看到的警告通常与 Pandas 不确定我们是否正在修改 DataFrame 中的切片副本或原始 DataFrame 本身有关。为了避免这种情况，通常最好使用

.loc

 或 

.apply

 来清楚地表明我们正在对原始 DataFrame 进行操作。

这是一种更规范、更简洁的方法来处理转换而不触发警告：

import pandas as pd

# Sample DataFrame
data = {'value_1': ['-3.570,00', '+552,76', '-1,01', '-100.234,01']}
df_1 = pd.DataFrame(data)

# Convert European number formats to float
df_1['value_1'] = df_1['value_1'].str.replace('.', '').str.replace(',', '.').astype(float)

print(df_1)

此代码执行以下操作：

使用
1. .

    删除千位分隔符 (

   .str.replace('.', '')

   )。

使用
2. .str.replace(',', '.')

    将小数点逗号替换为小数点。

使用
3. .astype(float)

    将修改后的字符串转换为浮点数。

通过链接这些方法，我们可以有效地将数据转换为所需的格式，并将更改直接应用于 DataFrame，从而避免出现警告。