Question

我有一个从sql表中选择的数据框，看起来像这个

   id shares_float
0   1      621.76M
1   2      329.51M

换句话说，

[(1, '621.76M'), (2, '329.51M')]

我想分割shares_float，如果它是＆＃39; B＆＃39;，则乘以1,000,000,000，如果它是＆＃39; M＆＃39;，则乘以1,000,000，如果它不是，或者不是＆＃39; t有尾随字符只需转换并分配号码。

结果应该是浮动类型

   ticker_id  shares_float     float_value
0          1       621.76M    621760000.00
1          2         3.51B   3510000000.00

我是熊猫的新手。有没有办法在熊猫中做到这一点？或者我应该将数据转换为列表并在循环中进行操作然后将其转换回pandas DataFrame？

注意补充：答案很有效！谢谢。顺便说一下，这个功能如何运作？

Answer 1

可以使用转化字典，我也相信你并不是624540000：

In [9]:

D={'M':'*1e6', 'B':'*1e9'}
df['float_value']=df.shares_float.apply(lambda x: eval(x[:-1]+D[x[-1]]))
In [10]:

print df
   ticker_id shares_float  float_value
0          1      621.76M   621760000
1          2        3.51B  3510000000

[2 rows x 3 columns]
In [11]:

df.dtypes
Out[11]:
ticker_id         int64
shares_float     object
float_value     float64
dtype: object

Answer 2

你可以使用字符串方法来提取模式;例如，为了涵盖所有情况，从：

开始

>>> df
   id shares_float
0   1            5
1   2           6M
2   3           7B

[3 rows x 2 columns]

数值和单位可以通过以下方式提取：

>>> sh = df.shares_float.str.extract(r'(?P<val>[0-9.]*)(?P<unit>[MB]{0,1})')
>>> sh
  val unit
0   5
1   6    M
2   7    B

[3 rows x 2 columns]

然后：

>>> unit_map = {'':1, 'M':1e6, 'B':1e9}
>>> df['float_value'] = sh.val.astype(np.float64) * sh.unit.map(unit_map)
>>> df
   id shares_float  float_value
0   1            5            5
1   2           6M      6000000
2   3           7B   7000000000

[3 rows x 3 columns]

pandas：从数字字符串中提取或拆分char

2 个答案: