Python 将地图元素化应用于系列上的每个元素（熊猫）

当我尝试以下方法时：

# Define the mapping
def my_float_to_string(f):
  return "{:g}".format(f)

# This returns numpy.float64
type(my_xls['Subject'][0])

my_df['foo'] = my_df['foo'].map(float_to_string)

我得到：

ValueError: Unkonwn format code 'g'for object of type 'str'

但是，以下方法效果良好

test = my_float_to_string(5.0)
print test 
'5'

为什么我无法在我的

系列

对象上以元素方式应用我的函数

此外，为什么数据帧和序列在使用时具有不同的元素操作方法名称（即序列的

map

与数据帧的

applymap

）

my_df['foo'] = my_df['foo'].map(float_to_string)

float\u to\u string

接收字符串而不是float。检查是否可以添加

assert(isinstance(f, float))

当使用

my_df['foo'] = my_df['foo'].map(float_to_string)

float\u to\u string

接收字符串而不是float。检查是否可以添加

assert(isinstance(f, float))

---

在

浮动到字符串中

因为它们是字符串而不是浮动。。。要将数字格式化为浮点数，它必须是浮点数（或至少是数字），谢谢Jon@，但我很困惑，

my_df['foo']

保存浮点数（请参阅我更新的OP）。更改函数以包含第一行

print f，键入（f）

。。。看看你得到了什么…因为它们是字符串而不是浮点数。。。要将数字格式化为浮点数，它必须是浮点数（或至少是数字），谢谢Jon@，但我很困惑，

my_df['foo']

保存浮点数（请参阅我更新的OP）。更改函数以包含第一行

print f，键入（f）

。。。看看你得到了什么…谢谢，你是对的，事实证明我在我的数据帧中有几个nan值（其他所有的都是float64，所以我看不到）。在

float

s的数据帧列中包含nan应该不是问题。例如，

“{:g}”.format（np.NaN）

可以很好地工作并打印“NaN”。查看

na_action

参数到

Series.map

谢谢，你是对的，结果是我的数据帧中有几个NaN值（其他所有内容都是float64，所以我看不到它）在

float

s的DataFrame列中包含NaN应该不是问题。例如，

“{:g}”.format（np.NaN）

可以很好地工作并打印“NaN”。请查看

na_action

参数到

Series.map