Python 从大熊猫中的浮点数中去除尾随小数点

我的数据集中的所有列似乎都是浮点数。 有些包含像“20”这样的值或者“11”

如何有选择地快速删除点和空格，而不影响列中的其他值，如“24.4”或“12.5”

我试过几种解决办法，但都不管用

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我的目标是改变，例如，“12”到“12”，对于每个单元格中的每个值，其中“.”出现。

您可以使用regex来替换ie

df.replace('\.(?!\d)','',regex=True) 

如果你有一个像这样的数据帧

df = pd.DataFrame(['12.','13.','14.1','15.5'])
df.replace('\.(?!\d)','',regex=True) # inplace = True if you want to change main dataframe.

0 0 12 1 13 2 14.1 3 15.5

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如果列包含字符串：

>>> a
   0     1
0  1  12. 
1  2  14.5
2  3  15. 
3  4  16.3
>>> a[1]=[i.replace('. ', '') for i in a[1]]
>>> a
   0     1
0  1    12
1  2  14.5
2  3    15
3  4  16.3

如果存在浮点，则可以创建混合类型（int和float）的新列表：

但您不能在数据框中执行此操作：

>>> a[1]=[int(i) if i.is_integer() else float(i) for i in a[1]]
>>> a
     0     1
0  1.0  12.0
1  2.0  14.5
2  3.0  15.0
3  4.0  16.3

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您可以为熊猫设置自定义浮点格式功能，例如：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'col1':[1, 2, 3], 'col2':[2.0, 1.0, 4.1]})
>>> pd.set_option('display.float_format', lambda x: ('%f' % x).rstrip('.0'))
>>> df
   col1  col2
0     1     2
1     2     1
2     3   4.1

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我非常怀疑这种情况，但如果你能向我们展示你的数据，那会有所帮助。它们不是字符串，而是浮点数。他说“快速删除点和空格”，我希望可能是字符串

>>> a[1]=[int(i) if i.is_integer() else float(i) for i in a[1]]
>>> a
     0     1
0  1.0  12.0
1  2.0  14.5
2  3.0  15.0
3  4.0  16.3

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'col1':[1, 2, 3], 'col2':[2.0, 1.0, 4.1]})
>>> pd.set_option('display.float_format', lambda x: ('%f' % x).rstrip('.0'))
>>> df
   col1  col2
0     1     2
1     2     1
2     3   4.1