python - 如果列包含 Pandas 中的字符，则更改列类型

Question

例如，我在某些列(非空对象)中有字符“%”的值

 col1     col2  col3 
'4.24%' '5.22%'  8

但我想要 4.24 和 5.22 作为 float 。

I have tried with:
for el in df.columns:
    if df[el].str.contains('%').any():
        df[el] = df[el].str.strip("%").astype(float) 

并说:AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas

如果我使用:

if df['col1'].str.contains('%').any():
            df['col1'] = df['col1'].str.strip("%").astype(float)

然后工作正常。但是遍历所有列是行不通的。

欢迎任何帮助。

Answer 1

您需要在 str.contains('%') 之前转换为字符串，因为它还测试非字符串列:

for el in df.columns:
    if df[el].astype(str).str.contains('%').any():
        df[el] = df[el].str.strip("%").astype(float) 

print (df)
   col1  col2  col3
0  4.24  5.22     8

另一个更好的解决方案是使用 select_dtypes仅选择 object 列(显然是 strings):

for el in df.select_dtypes(object).columns:
    if df[el].str.contains('%').any():
        df[el] = df[el].str.strip("%").astype(float)