Python 删除.csv文件中的逗号时出现关键错误

数据：

数据帧如下所示：

我正在尝试删除第一行中的逗号（有些东西像“1000”）

但有一个关键错误：“价格”

代码：

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这是因为在替换字符串之前，您将该列作为索引。另外，您没有用任何东西替换逗号，因为str.replace接受2个参数，最后返回df

import pandas as pd

def main():
    df = pd.read_csv("Rent_message.csv") # don't set index, you can do it later.
    df = df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('Unnamed',case = False)],axis = 1) # this line is okay
    df['Price'] = df['Price'].str.replace(",", '').astype(float) # fix str.replace
    df.set_index('Price', inplace=True)
    return df
main()

输出：

df.head()
         Postcode Type_Property  Num_Bedroom  Num_Bathroom  Num_Carspace  \
Price                                                                      
550.0    8/2/1916         house            4             2             2   
350.0    7/1/1916         house            3             1             5   
450.0   11/6/1916         house            4             2             2   
300.0   7/10/1916         house            4             2             2   
400.0   7/30/1916         house            4             1             2   
300.0    7/1/1916          unit            2             1             2   
200.0        6017     apartment            2             1             1   
950.0        6004     apartment            3             2             2   
1500.0       6151     apartment            4             3             1   

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这是因为在替换字符串之前，您将该列作为索引。另外，您没有用任何东西替换逗号，因为str.replace接受2个参数，最后返回df

import pandas as pd

def main():
    df = pd.read_csv("Rent_message.csv") # don't set index, you can do it later.
    df = df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('Unnamed',case = False)],axis = 1) # this line is okay
    df['Price'] = df['Price'].str.replace(",", '').astype(float) # fix str.replace
    df.set_index('Price', inplace=True)
    return df
main()

输出：

df.head()
         Postcode Type_Property  Num_Bedroom  Num_Bathroom  Num_Carspace  \
Price                                                                      
550.0    8/2/1916         house            4             2             2   
350.0    7/1/1916         house            3             1             5   
450.0   11/6/1916         house            4             2             2   
300.0   7/10/1916         house            4             2             2   
400.0   7/30/1916         house            4             1             2   
300.0    7/1/1916          unit            2             1             2   
200.0        6017     apartment            2             1             1   
950.0        6004     apartment            3             2             2   
1500.0       6151     apartment            4             3             1   

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正如d_kennetz所指出的，

Price

是您的索引列。您可以按照他的方法在稍后阶段设置索引，也可以使用此代码段替换索引值

df.index = df.index.str.replace(",","").astype(float)

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正如d_kennetz所指出的，

Price

是您的索引列。您可以按照他的方法在稍后阶段设置索引，也可以使用此代码段替换索引值

df.index = df.index.str.replace(",","").astype(float)

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请包括完整的回溯CSV文件的内容是什么？@kampangala，在他们的链接中，尽管最好在问题中包含一些代表性的数据。OP：请同时显示

print（df.columns）

的输出，您是否已正确检查其是否为key error或TypeError。我能找出的一个错误是relplace函数至少需要两个参数，而您已经给出了一个。请包括完整的回溯CSV文件的内容是什么？@kampangala，在他们的链接中，尽管最好在问题中包含一些代表性的数据。OP：请同时显示

print（df.columns）

的输出，您是否已正确检查其是否为key error或TypeError。我能找出的一个错误是relplace函数至少需要两个参数，而您已经给出了一个。df['Price']=df['Price'].str.replace（“，”，”）.astype（float）#fix str.replace replace中应该有一个逗号，这是一个小问题^ ^很好的回答！抱歉，这就是我重新键入代码而不是仅仅粘贴代码所得到的结果：P，我编辑了答案以包含逗号。df['Price']=df['Price'].str.replace（“，”，”）。astype（float）#fix str.replace中应该有一个逗号，一个小问题^ ^很好！很抱歉，这就是我重新键入代码而不是仅仅粘贴代码得到的结果：P，我编辑了答案以包含逗号。