Python Pandas 将字符串转换为 int/float

Question

我有一个 pandas 数据框，我正在尝试操作它，以便“数量”列从字符串(“hh.hh '小时'”)转换为 int 或 float。

我想知道在这种情况下最佳做法是什么。我试过 pd.to_numeric()，但没有成功。我认为我的问题在于每个字符串末尾的“小时数”。

是否有另一个函数可以识别数字字符并简单地忽略字符串的“小时”部分，或者我是否首先需要在使用内置 dtype 转换函数 (pd.to_numeric) 之前修剪最后 5 个字符？谢谢!

           day  amount
2018-08-23  3   24.00 hours
2018-08-24  4   8.00 hours
2018-08-25  5   32.00 hours
2018-08-26  6   24.00 hours
2018-08-27  0   24.00 hours

Answer 1

只需使用字符串方法只获取重要的数字。有很多选项可用，具体取决于您的列的困惑程度或格式:

import pandas as pd

df['amount'] = pd.to_numeric(df.amount.str.replace('hours', ''), downcast='integer')
# or 
df['amount'] = pd.to_numeric(df.amount.str[:-5], downcast='integer')
# or
df['amount'] = pd.to_numeric(df.amount.str.extract('(\d+\.?\d*)')[0], downcast='integer')

所有输出:

            day  amount
2018-08-23    3      24
2018-08-24    4       8
2018-08-25    5      32
2018-08-26    6      24
2018-08-27    0      24