我使用pandas导入了一个csv文件。
我的数据框有多个标题为" Farm"," Total Apples"和#34;好苹果"。
为" Total Apples"导入的数字数据和#34;好苹果"包含逗号以表示数千个,例如1,200等 我想删除逗号,所以数据看起来像1200等。
" Total Apples"的变量类型和#34;好苹果"列出现为对象。
我尝试使用df.str.replace
和df.strip
但未成功。
还尝试将变量类型从对象更改为字符串,将对象更改为整数,但无法使其工作。
非常感谢任何帮助。
**** **** EDIT
使用pd.read_csv导入的csv文件的摘录:
Farm_Name Total Apples Good Apples
EM 18,327 14,176
EE 18,785 14,146
IW 635 486
L 33,929 24,586
NE 12,497 9,609
NW 30,756 23,765
SC 8,515 6,438
SE 22,896 17,914
SW 11,972 9,114
WM 27,251 20,931
Y 21,495 16,662
答案 0 :(得分:4)
我认为您可以将参数thousands
添加到read_csv
,然后将Total Apples
和Good Apples
列中的值转换为integers
:
也许你的separator
不同,不要忘记改变它。如果separator是空格,请将其更改为sep='\s+'
。
import pandas as pd
import io
temp=u"""Farm_Name;Total Apples;Good Apples
EM;18,327;14,176
EE;18,785;14,146
IW;635;486
L;33,929;24,586
NE;12,497;9,609
NW;30,756;23,765
SC;8,515;6,438
SE;22,896;17,914
SW;11,972;9,114
WM;27,251;20,931
Y;21,495;16,662"""
#after testing replace io.StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep=";",thousands=',')
print df
Farm_Name Total Apples Good Apples
0 EM 18327 14176
1 EE 18785 14146
2 IW 635 486
3 L 33929 24586
4 NE 12497 9609
5 NW 30756 23765
6 SC 8515 6438
7 SE 22896 17914
8 SW 11972 9114
9 WM 27251 20931
10 Y 21495 16662
print df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 11 entries, 0 to 10
Data columns (total 3 columns):
Farm_Name 11 non-null object
Total Apples 11 non-null int64
Good Apples 11 non-null int64
dtypes: int64(2), object(1)
memory usage: 336.0+ bytes
None
答案 1 :(得分:1)
试试这个:
locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
df = df[['Farm Name']].join(df[['Total Apples', 'Good Apples']].applymap(locale.atof))