使用Python或Pandas将数据帧中的字符串货币数字转换为浮点

我有这个数据框：

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       R$ 12.696.658
1     02.916.265/0001-60   R$ 162.914.526,04
2     02.932.074/0001-91        R$ 1.928.312
3     03.853.896/0001-40    R$ 19.333.453,92

“上次收入”列中的值是拉丁格式的货币值字符串。我需要把它们变成浮子，它必须是这样的：

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       12696658.0000
1     02.916.265/0001-60      162914526.0400
2     02.932.074/0001-91        1928312.0000
3     03.853.896/0001-40       19333453.9200

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       R$ 12.696.658
1     02.916.265/0001-60   R$ 162.914.526,04
2     02.932.074/0001-91                 nan
3     03.853.896/0001-40    R$ 19.333.453,92

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       12696658.0000
1     02.916.265/0001-60      162914526.0400
2     02.932.074/0001-91                 nan
3     03.853.896/0001-40       19333453.9200

编辑 事实上，我注意到中间有几个人。因此，我的df如下所示：

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       12696658.0000
1     02.916.265/0001-60      162914526.0400
2     02.932.074/0001-91        1928312.0000
3     03.853.896/0001-40       19333453.9200

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       R$ 12.696.658
1     02.916.265/0001-60   R$ 162.914.526,04
2     02.932.074/0001-91                 nan
3     03.853.896/0001-40    R$ 19.333.453,92

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       12696658.0000
1     02.916.265/0001-60      162914526.0400
2     02.932.074/0001-91                 nan
3     03.853.896/0001-40       19333453.9200

我想让它看起来像这样：

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       12696658.0000
1     02.916.265/0001-60      162914526.0400
2     02.932.074/0001-91        1928312.0000
3     03.853.896/0001-40       19333453.9200

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       R$ 12.696.658
1     02.916.265/0001-60   R$ 162.914.526,04
2     02.932.074/0001-91                 nan
3     03.853.896/0001-40    R$ 19.333.453,92

df:
                    CNPJ       last_revenues
0     01.637.895/0001-32       12696658.0000
1     02.916.265/0001-60      162914526.0400
2     02.932.074/0001-91                 nan
3     03.853.896/0001-40       19333453.9200

---

一种方法是

对
最后一次收入
中的每个元素应用一个转换函数。这可以通过多种方式完成，但作为一个
lambda
1行程序，它可以写成：

df['last_revenues'] = df['last_revenues'].dropna().apply(lambda rstr: float(rstr.replace('.','').replace(',','.')[3:]))

在这里，我首先删除所有nan值，然后用零替换所有点，然后用点替换逗号。最后，我删除了最初的货币字符，并将结果字符串转换为浮点。
一种方法是
对
last\u revenues
中的每个元素应用一个转换函数。这可以通过多种方式完成，但作为一个
lambda
1行程序，它可以写成：

df['last_revenues'] = df['last_revenues'].dropna().apply(lambda rstr: float(rstr.replace('.','').replace(',','.')[3:]))

在这里，我首先删除所有nan值，然后用零替换所有点，然后用点替换逗号。最后，我删除了最初的货币字符，并将结果字符串转换为浮点数。
需要做两件事：

检测nan
修剪主要货币（用空格分隔）（
rstr.split（“”）[1]
）
将货币字符串转换为int

df['last_revenues'] = df['last_revenues'].apply(lambda rstr: '{:5.4f}'.format(float(rstr.split(' ')[1].replace('.','').replace(',', '.'))) if rstr != 'nan' else 'nan')


需要做两件事：

检测nan
修剪主要货币（用空格分隔）（
rstr.split（“”）[1]
）
将货币字符串转换为int

df['last_revenues'] = df['last_revenues'].apply(lambda rstr: '{:5.4f}'.format(float(rstr.split(' ')[1].replace('.','').replace(',', '.'))) if rstr != 'nan' else 'nan')


您也可以尝试：

df.last_revenues.replace('R\$ ','',inplace=True,regex=True)
df.last_revenues.replace('\.','',inplace=True,regex=True)
df.last_revenues.replace(',','.',inplace=True,regex=True)

您也可以尝试：

df.last_revenues.replace('R\$ ','',inplace=True,regex=True)
df.last_revenues.replace('\.','',inplace=True,regex=True)
df.last_revenues.replace(',','.',inplace=True,regex=True)

实际上，这是得到以下错误：AttributeError:“float”对象没有属性“replace”，在我的计算机上尝试时没有。可能您的参考底图数据已经是浮动的，因此这只是表示问题，而不是实际转换？是否从特定库中替换？
。替换（）
是字符串方法。因此，它假定rstr（即您的元素）是字符串。它不是来自任何特殊的库。@abutemutate
df['last_-revenues']=df['last_-revenues'].apply（lambda rstr:float（rstr.replace（'.'，''，''）.replace（'，'.''）[3:]如果rstr！='nan应该有效。
实际上这是得到了以下错误：AttributeError在我的计算机上尝试时，'float'对象没有属性'replace'。not。可能您的参考底图数据已经是浮动的，因此这只是表示问题，而不是实际转换？是否从特定库中替换？
。替换（）
是字符串方法。因此，它假定rstr（即您的元素）是字符串。它不是来自任何特殊的库。@abutemutate
df['last\u revenues']=df['last\u revenues'].apply（lambda rstr:float（rstr.replace（'.'，''，''）。如果rstr！='nan'，则替换（'，'.'）[3:]）
应该有效