Python 熊猫-如何在数据帧系列中用零值替换字符串？

我正在将一些csv数据导入Pandas数据框（在Python中）。一个系列意味着所有数值。但是，它还包含一些表示为字符串的伪“$-”元素。这些是以前的格式设置留下的。如果我只是导入该系列，Pandas会将其报告为一系列“对象”

用零替换这些“$-”字符串的最佳方法是什么？或者更一般地说，如何用数值替换序列中的所有字符串（主要是数字），并将序列转换为浮点类型

• 史蒂夫

---

使用

Series.str.replace

和

Series.astype

df = pd.Series(['2$-32$-4','123$-12','00123','44'])
df.str.replace(r'\$-','0').astype(float)

0    203204
1    123012
2       123
3        44
dtype: float64

您可以使用

DataFrame

的方法，使用

convert\u numeric=True

将字符串更改为

NaNs

从文档中：

转换数值： 如果为True，则尝试强制为数字（包括字符串），不可转换的值将变为NaN

最后，如果要将那些

nan

转换为

0

，可以使用

df.replace

In [20]: df2.replace('NaN',0)
Out[20]: 
   a  b  c
0  1  2  4
1  0  2  4
2  1  0  5

---

使用

.to_numeric

将字符串转换为numeric（使用错误选项“强制”将字符串设置为

NaN

：

然后使用替换将

NaN

值转换为零：

df.replace('NaN',0)

---

注意，

pd.to_numeric

是新的热度<代码>转换对象已被弃用。啊，谢谢。我没有升级到

0.17

，因此该选项不在我的

pandas

中。我将更新我的答案…@DSM它似乎只对1D对象有效，所以转换

数据帧

更复杂。。。还是我遗漏了什么？谢谢-但我的数据似乎有点污染。它适用于一个系列，但不适用于另一个系列。使其跳闸的序列包含

“$-”

和

“（$24）”

值。在

pd.to_numeric

之后，它仍然显示为对象类型谢谢-这几乎可以工作，但会在

“（$24）”

值上出错。如果您只想留下数字，可以使用

df.str.replace（r'[^0-9]+'，''）

谢谢-但是如何将括号解析为负数，即

“$（24）”

到

-24

？您的意思是可以有单独的负数吗？你能发布一个数据示例吗？嗨@hellpanderrr我在这里发布了一个更一般的问题：哪个有解决方案？谢谢！我已经发布了关于处理会计格式数据的更一般的问题。看这里

df = pd.to_numeric(df, errors='coerce')

df.replace('NaN',0)