Python 对象转换为带间距和减号计算符号的浮点

我有一个数据库，列浮动损益是我需要将其转换为浮动的对象。我试过谷歌，默认的方式是：

    Time       Floating P/L    
2   2019.09.30  -16.60  
3   2019.10.01  -4.40   
4   2019.10.02  -1 162.04   
5   2019.10.03  -82.88  

但是，执行此操作后，减号将被删除

df['Floating P/L'] = df['Floating P/L'].replace('[^\d.]', '', regex=True).astype(float)

---

我想知道如何保留减号，我想其他人可能也有同样的问题，因此我将其张贴在这里，我将删除所有空白（

\s

），然后转换为

浮点

，即：

2        16.60
3         4.40
4      1162.04
5        82.88

输出：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Floating':['-16.60','-4.40','-1 162.04','-82.88']})
df['Floating'] = df['Floating'].replace('\s', '', regex=True).astype(float)
print(df)
print(df['Floating'].dtype)

---

我将删除所有空白（

\s

），然后转换为

浮点值

，即：

2        16.60
3         4.40
4      1162.04
5        82.88

输出：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Floating':['-16.60','-4.40','-1 162.04','-82.88']})
df['Floating'] = df['Floating'].replace('\s', '', regex=True).astype(float)
print(df)
print(df['Floating'].dtype)

你可以用

   Floating
0    -16.60
1     -4.40
2  -1162.04
3    -82.88
float64

你可以用

   Floating
0    -16.60
1     -4.40
2  -1162.04
3    -82.88
float64

---

嗯，

[^\d.]

也会删除减号。试试

[^-\d.]

。为什么不替换空格而不是数字的

df['Floating P/L'].str.replace（“\s”，”）。astype（float）

那么，

[^\d.]

也会删除减号。尝试

[^-\d.]

。为什么不替换空格而不是数字的

df['Floating P/L'].str.replace（“\s”，”）.astype（float）