在Python列中将数百万和十亿转换为数字或整数

我有一个列，它的值像“1000万”和“50亿”，我想用一种简单的方法把它转换成一个数值来做进一步的分析。 我试过了

powers = {'billion': 10 ** 9, 'million': 10 ** 6}

def f(s):
    try:
        power = s[-1]
        return float(s[:-1]) * powers[power]
    except TypeError:
        return s

df_2.applymap(f)

更新：MyPandas列由0（NaN）和其他值组成，包括数百万和数十亿。 我希望这比上一次更清楚 我使用了下面@MobiusKlein推荐的方法。 下面是有用的堆栈跟踪错误

    ---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-1db4b2353170> in <module>()
     10       return float(quantity) * powers[magnitude]
     11 
---> 12 df_2.applymap(f)
     13 

/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in applymap(self, func)
   3725                 x = lib.map_infer(_values_from_object(x), f)
   3726             return lib.map_infer(_values_from_object(x), func)
-> 3727         return self.apply(infer)
   3728 
   3729     #----------------------------------------------------------------------

/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, args, **kwds)
   3556                     if reduce is None:
   3557                         reduce = True
-> 3558                     return self._apply_standard(f, axis, reduce=reduce)
   3559             else:
   3560                 return self._apply_broadcast(f, axis)

/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures, reduce)
   3646             try:
   3647                 for i, v in enumerate(series_gen):
-> 3648                     results[i] = func(v)
   3649                     keys.append(v.name)
   3650             except Exception as e:

/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in infer(x)
   3724                 f = com.i8_boxer(x)
   3725                 x = lib.map_infer(_values_from_object(x), f)
-> 3726             return lib.map_infer(_values_from_object(x), func)
   3727         return self.apply(infer)
   3728 

/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/lib.so in pandas.lib.map_infer (pandas/lib.c:56671)()

<ipython-input-12-1db4b2353170> in f(num_str)
      4 
      5 def f(num_str):
----> 6    match = re.search(r"([0-9\.]+)\s?(million|billion)", num_str)
      7    if match is not None:
      8       quantity = match.group(0)

/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/lib/python2.7/re.pyc in search(pattern, string, flags)
    140     """Scan through string looking for a match to the pattern, returning
    141     a match object, or None if no match was found."""
--> 142     return _compile(pattern, flags).search(string)
    143 
    144 def sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0):

TypeError: ('expected string or buffer', u'occurred at index Intended_Investment')

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
10返回浮动（数量）*功率[量级]
11
--->12 df_2.应用映射（f）
13
/applymap中的home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc（self，func）
3725 x=lib.map\u expert（来自对象（x，f）的值）
3726返回lib.map\u推断（\u值\u来自\u对象（x），func）
->3727返回自我应用（推断）
3728
3729     #----------------------------------------------------------------------
/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc在应用中（self、func、axis、broadcast、raw、reduce、args、**kwds）
3556如果reduce为None：
3557 reduce=True
->3558自动返回。应用标准（f，轴，减少=减少）
3559其他：
3560返回自应用广播（f轴）
/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc在应用标准中（self、func、axis、忽略故障、reduce）
3646请尝试：
3647用于枚举中的i、v（系列）：
->3648结果[i]=func（v）
3649键。追加（v.name）
3650例外情况除外，如e：
/推断（x）中的home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc
3724 f=com.i8_boxer（x）
3725 x=lib.map\u expert（来自对象（x，f）的值）
->3726返回lib.map\u推断（\u值\u来自\u对象（x），func）
3727返回自我应用（推断）
3728
/home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/lib.so in pandas.lib.map_infere（pandas/lib.c:56671）（）
在f中（num_str）
4.
5 def f（num_str）：
---->6匹配=重新搜索（r“（[0-9\.]+）\s？（百万亿）”，数量
7如果匹配项不是无：
8数量=匹配组（0）
/搜索中的home/peadarcoyle/.virtualenvs/Ipython/lib/python2.7/re.pyc（模式、字符串、标志）
140''扫描字符串，查找与模式匹配的内容，返回
141匹配对象，如果找不到匹配项，则为“无”
-->142返回编译（模式、标志）。搜索（字符串）
143
144 def sub（模式、应答、字符串、计数=0、标志=0）：
TypeError:（'expected string or buffer'，u'发生在预期投资的索引上'）

查询数字词字符串的函数不考虑空格或多个数字的前导。尝试更复杂一点的方法：

import re
powers = {'billion': 10 ** 9, 'million': 10 ** 6}

def f(num_str):
   match = re.search(r"([0-9\.]+)\s?(million|billion)", num_str)
   if match is not None:
      quantity = match.group(0)
      magnitude = match.group(1)
      return float(quantity) * powers[magnitude]

---

如果无法从字符串中提取正确的标记，但它处理空白和不规则的幂，则会引发错误。如果您担心浮点错误，可以使用int（）将数量转换为数字类型，但请确保您没有处理小数。如果是的话，你可以玩大小游戏来解决这个问题，但这会使代码比第一次通过时所需的更复杂。

你能适当地缩进代码吗？像这样的方法可能会有帮助。。。如果您需要特定问题的帮助，您应该发布您的错误，因为您没有得到“堆栈跟踪错误”。您收到一条错误消息，其中包含一个非常有用的堆栈跟踪，告诉您如何查找问题。非常感谢MobiusKlein和其他人提供有用的反馈。我在上面编辑了它来修正下面的内容。