python - Pandas :从数字字符串中提取或拆分字符

Question

我有一个从 sql 表中选择的数据框，看起来像这样

   id shares_float
0   1      621.76M
1   2      329.51M

换句话说，

[(1, '621.76M'), (2, '329.51M')]

我想拆分 shares_float，如果它是“B”，则乘以 1,000,000,000，如果它是“M”，则乘以 1,000,000，如果两者都不是或没有尾随字符，则只需转换并分配数字。

结果应该是float类型

   ticker_id  shares_float     float_value
0          1       621.76M    621760000.00
1          2         3.51B   3510000000.00

我是 Pandas 的新手。有没有办法在 Pandas 中做到这一点？或者我应该将数据转换为列表并在循环中进行操作，然后将其转换回 pandas DataFrame？

补充说明:答案很好!谢谢你。顺便说一句，这个功能是如何工作的？

Answer 1

可以使用转换字典，而且我确定你不是指 624540000:

In [9]:

D={'M':'*1e6', 'B':'*1e9'}
df['float_value']=df.shares_float.apply(lambda x: eval(x[:-1]+D[x[-1]]))
In [10]:

print df
   ticker_id shares_float  float_value
0          1      621.76M   621760000
1          2        3.51B  3510000000

[2 rows x 3 columns]
In [11]:

df.dtypes
Out[11]:
ticker_id         int64
shares_float     object
float_value     float64
dtype: object