- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有以下大型 DataFrame,其中我的几个列(例如 Open、Low、High 等)都带有逗号。
Trade Date RIC RIC Root ISIN Expiration Date \
0 2009-10-16 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
1 2009-10-19 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
2 2009-10-20 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
3 2009-10-21 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
4 2009-10-22 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
5 2009-10-23 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
6 2009-10-26 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
7 2009-10-27 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
8 2009-10-28 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
9 2009-10-29 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
10 2009-10-30 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
11 2009-11-02 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
12 2009-11-03 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
13 2009-11-04 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
14 2009-11-05 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
15 2009-11-06 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
16 2009-11-09 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
17 2009-11-10 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
18 2009-11-11 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
19 2009-11-12 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
20 2009-11-13 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
21 2009-11-16 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
22 2009-11-17 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
23 2009-11-18 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
24 2009-11-19 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
25 2009-11-20 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
26 2009-11-23 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
27 2009-11-24 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
28 2009-11-25 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
29 2009-11-26 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
... ... ... ... ...
3988087 2016-02-11 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988088 2016-02-12 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988089 2016-02-16 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988090 2016-02-17 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988091 2016-02-18 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988092 2016-02-19 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988093 2016-02-22 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988094 2016-02-23 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988095 2016-02-24 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988096 2016-02-25 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988097 2016-02-26 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988098 2006-02-16 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988099 2006-02-17 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988100 2006-02-21 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988101 2006-02-22 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988102 2006-02-23 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988103 2006-02-24 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988104 2006-02-27 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988105 2006-02-28 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988106 2006-03-01 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988107 2006-03-02 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988108 2006-03-03 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988109 2006-03-06 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988110 2006-03-07 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988111 2006-03-08 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988112 2006-03-09 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988113 2006-03-10 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988114 2006-03-13 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988115 2006-03-14 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988116 2006-03-15 BJ6 B NaN 2006-03-15
Exchange Description CUSIP Open Low High \
0 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
1 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
2 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
3 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
4 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
5 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
6 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
7 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
8 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
9 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
10 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
11 MEFF Renta Variable NaN 11,355 11,330 11,355
12 MEFF Renta Variable NaN 11,100 11,100 11,100
13 MEFF Renta Variable NaN 11,180 11,180 11,255
14 MEFF Renta Variable NaN 11,150 11,150 11,150
15 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
16 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
17 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
18 MEFF Renta Variable NaN 11,720 11,720 11,720
19 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
20 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
21 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
22 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
23 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
24 MEFF Renta Variable NaN 11,900 11,900 11,900
25 MEFF Renta Variable NaN 11,810 11,650 11,845
26 MEFF Renta Variable NaN 11,820 11,820 11,895
27 MEFF Renta Variable NaN 11,745 11,740 11,890
28 MEFF Renta Variable NaN 11,930 11,845 11,945
29 MEFF Renta Variable NaN 11,780 11,580 11,790
... ... ... ... ...
3988087 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988088 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988089 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988090 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988091 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988092 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988093 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988094 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988095 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988096 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988097 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988098 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988099 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988100 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988101 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988102 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988103 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988104 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988105 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988106 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988107 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988108 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988109 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988110 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988111 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988112 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988113 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988114 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988115 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988116 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
Last Settlement Price Ask Bid Volume Open Interest \
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN 11,735 NaN NaN NaN NaN
2 NaN 11,647 11,755 11545.0 NaN NaN
3 NaN 11,741 NaN 11455.0 NaN NaN
4 NaN 11,696 11,775 NaN NaN NaN
5 NaN 11,595 11,800 NaN NaN NaN
6 NaN 11,483 11,735 11400.0 NaN NaN
7 NaN 11,503 NaN NaN NaN NaN
8 NaN 11,289 NaN NaN NaN NaN
9 NaN 11,542 NaN NaN NaN NaN
10 NaN 11,273 NaN NaN NaN NaN
11 11,330 11,333 NaN NaN 2.0 NaN
12 11,100 11,108 11,125 NaN 1.0 1
13 11,255 11,246 NaN 11220.0 2.0 1
14 11,150 11,415 NaN NaN 1.0 1
15 NaN 11,448 NaN NaN NaN 1
16 NaN 11,674 NaN NaN NaN 1
17 NaN 11,676 12,000 NaN NaN 1
18 11,720 11,733 NaN NaN 1.0 2
19 NaN 11,767 NaN 11600.0 NaN 2
20 NaN 11,816 NaN NaN NaN 2
21 NaN 11,928 NaN 11380.0 NaN 2
22 NaN 11,890 11,990 NaN NaN 2
23 NaN 11,965 12,180 NaN NaN 2
24 11,900 11,780 12,100 11710.0 1.0 2
25 11,650 11,655 11,690 11330.0 11.0 9
26 11,895 11,870 11,880 11840.0 19.0 15
27 11,860 11,842 11,865 11835.0 24.0 26
28 11,880 11,890 11,930 11860.0 33.0 28
29 11,600 11,591 11,635 11590.0 33.0 50
... ... ... ... ... ...
3988087 NaN 30.06 NaN NaN NaN 177
3988088 NaN 33.36 NaN NaN NaN 177
3988089 NaN 32.18 NaN NaN NaN 177
3988090 NaN 34.5 NaN NaN NaN 177
3988091 NaN 34.28 NaN NaN NaN 177
3988092 NaN 33.01 NaN NaN NaN 177
3988093 NaN 34.69 NaN NaN NaN 177
3988094 NaN 33.27 NaN NaN NaN 177
3988095 NaN 34.41 NaN NaN NaN 177
3988096 NaN 35.29 NaN NaN NaN 177
3988097 NaN 35.1 NaN NaN 100.0 82
3988098 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988099 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988100 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988101 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988102 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988103 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988104 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988105 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988106 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988107 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988108 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988109 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988110 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988112 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988113 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988114 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988115 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988116 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Block Volume Total Volume 2 Security Description \
0 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
1 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
2 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
3 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
4 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
5 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
6 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
7 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
8 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
9 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
10 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
11 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
12 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
13 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
14 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
15 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
16 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
17 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
18 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
19 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
20 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
21 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
22 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
23 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
24 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
25 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
26 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
27 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
28 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
29 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
... ... ...
3988087 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988088 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988089 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988090 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988091 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988092 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988093 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988094 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988095 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988096 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988097 100.0 NaN BRENT FIN APR6
3988098 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988099 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988100 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988101 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988102 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988103 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988104 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988105 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988106 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988107 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988108 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988109 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988110 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988111 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988112 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988113 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988114 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988115 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988116 NaN NaN BRENT FIN APR6
我尝试使用以下代码从浮点值中删除逗号,但没有成功:
df.columns = [col.replace(',', '') for col in df.columns]
我尝试过的所有其他方法似乎都不起作用,无论它们运行时是否没有错误。任何帮助将不胜感激。
最佳答案
看看df.columns
是什么。这是列的名称。不是列中的数据。
一种选择是使用 map
之类的东西转换数据帧中的数据
df["Open"].map(lambda x: float(x.replace(",", ""))
但是有很多原因导致速度缓慢且次优。您可以通过最佳地使用 read_csv
来加快速度。像这样的东西应该适合你:
date_columns = ["Trade Date", "Expiration Date"]
float_columns = ["Open", "High", "Low", "Close", "Last", "Settlement Price",
"Bid", "Ask", "Volume", "Open Interest"]
data_types = {column: float for column in float_columns}
df = pd.read_csv(file_path,
parse_dates=date_columns,
dtype=data_types,
engine="c",
low_memory=False,
thousands=",")
熟悉 read_csv
选项很有用:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html
关于python - pandas - 从浮点类型列中删除逗号,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52210129/
我有一个字符串 "1,23,45,448.00",我想用小数点替换所有逗号,用逗号替换所有小数点。 我需要的输出是“1.23.45.448,00” 我尝试用 . 替换 , 如下: var mystri
我刚刚开始阅读 C。 情况: x = ( y = 3, ( z = ++y + 2 ) + 5 ) 它首先评估y = 3,然后评估( z =++y + 2) 我的问题: 它应该首先评估( z =++y
我是 VIM 初学者,我有一个奇怪的问题。我开始在终端模拟器中使用 vim,但今天我转向了 gVim。然后我意识到我不能在插入模式下写逗号!我试过 :map , , :imap ,都说没有找到映射。然
我上面有一个 JavaScript 正则表达式函数代码: function AcceptDigits(objtextbox) { var exp = /[^\d{1,3}]/g; ob
我需要使用 Java 的 split() 方法分割字符串。如何编写某个单词的分隔符的正则表达式模式?例如“和”? 我得到了分割空格和逗号的模式,即 [,\\s] 但我想添加单词 and ,以便它也成为
我们通常使用逗号来强调句子中的某些内容。但是说到搜索引擎优化,我只是想知道这是否有用,尤其是当标题标签或页面标题中所需的字符数有限(65到70个)以便爬虫读取时。我们是否需要使用逗号? 最佳答案 页面
我想找出每个学科学期的学生上课人数。以下是给出正确答案的查询 select semester,subject,count(stdId) from tblSubjectMaster group by s
int m = 5, d = 12, y = 1975, val; // May 12, 1975 谁能解释一下下面代码行中逗号运算符的功能/用途: val = (d+=m<3?y--:y-2
我不能在 Visual Studio 2013 中使用 Ctrl+, 和在 Windows 8.1 中使用 Pycharm。有没有办法找到哪个应用程序占用了这个快捷方式/热键? 我试过 Windows
我发现很难用谷歌搜索 powershell 中这两种执行方法调用的区别的答案。 : $member = "1.2.3.4:567" # IPaddress + port for demonstrati
谁能建议我如何在 emacs 中通过 n 逗号前进(或后退)? 我正在尝试浏览 CSV 文件 我知道我可以做类似的事情: C-u 100 M-f 但是能够在逗号上做更多的正则表达式会更准确 最佳答案
很难说出这里问的是什么。这个问题是含糊的、模糊的、不完整的、过于宽泛的或修辞性的,无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开它,visit the help center 。 已关
这是一个棘手的问题,我会尽力描述它。 我有一个文本输入,用户可以在标签中输入。 用户在输入中键入标签(例如“starcraft”)并按下逗号键后,我希望逗号之前的所有字符(即单词“starcraft”
我如何打印 csv 文件中逗号后的最后一个值,我想循环遍历该文件并打印出最后一个值: 数据: 20181016135716, 00-00-00-00-00-04, 10.0.0.1, 10.0.0.8
这个问题在这里已经有了答案: How to format the HH:mm:ss separators of a TimeSpan in a culture-aware manner? (3 个答
我想去掉除数字、$、逗号 (,) 之外的所有内容。 这只是 strip 字母 string Cadena; Cadena = tbpatronpos6.Text;
我已经在我的 xml 文件中创建了一个编辑文本。这是我的代码: 问题是在我的输出项目中它只能工作其中一个。只有点或只有逗号。怎么了 ?在模拟器中工作正常,只有在我的版本中没有。 最佳答案 我用不同
我正在尝试编写一个正则表达式来提取由空格分隔的单词(可选逗号 + 空格),从单词中删除“堆栈”前缀(如果有的话)。我正在尝试找到一个纯正则表达式解决方案,而无需对结果进行任何后处理或类似(如果可能)。
我正在尝试在数据库中插入一些数据,但遇到了一些麻烦。目前我无法将数据添加到我的表中,我不知道为什么。 我正在使用一些您不需要理解的通用方法,这适用于我的所有项目,并且在任何项目中都没有任何错误。 以下
我想从 json 中删除尾随逗号, { "key1": "value1", "object": { "key2": "value2", // <- remove comma },
我是一名优秀的程序员,十分优秀!