Question

我正在尝试将浮点数的pandas数据框列转换为百分比样式

C
0.9977
0.1234
1.000
..

到

C
99.77%
12.34%
100%
...

为此，我正在做

df['C'] = df['C'].map(lambda n: '{:.2%}'.format(n))

但是出现以下错误：

ValueError: Unknown format code '%' for object of type 'str'

我也尝试了'{:,.2%}'，但发生了同样的错误...

我做错了什么？

提前谢谢！

Answer 1

您也可以使用df.style：

df.style.format({'C': '{:.2%}'})

如果您的系列数据类型不是问题，并且想将其用作字符串，请尝试：

df['C'] = df.C.apply(lambda x: f"{x[:x.find('.')+3]}%")
df
    C
0   0.99%
1   0.12%
2   1.00%

或者如果使用python <3.6：

df['C'] = df.C.apply(lambda x: x[:x.find('.')+3]+'%')

使用Jezrael的想法转换为数字列，并将无效字符串设为0：

df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce').fillna(0)
df.style.format({'C': '{:.2%}'})

Answer 2

首先通过astype将列转换为浮点数：

df['C'] = df['C'].astype(float).map("{:.2%}".format)

还应简化解决方案：

编辑：

问题是列中的一些非数字值。

将非数字替换为print (df) C 0 0.9977 1 0.1234 2 Covered fraction df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce').fillna(0).map("{:.2%}".format) print (df) C 0 99.77% 1 12.34% 2 0.00%：

df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['C'])
df['C'] = df['C'].astype(float).map("{:.2%}".format)
print (df)
        C
0  99.77%
1  12.34%

或删除具有以下值的行：

IIF (name.value ='no',  name1.value, name2.Value) as [name 1],


IIF (name.value ='yes', name3.value, name4.value) as [name 1.5],

浮动到百分比样式错误的熊猫数据框列

2 个答案: