python - 如何从Python中的列值中删除$符号

Question

我的数据集有很多列包含带有逗号的 $values，例如150,000.50 美元。导入数据集后:

datasets = pd.read_csv('salaries-by-college-type.csv')

由于这些列中的一堆值作为 $ 值，输入器对象失败。如何在python程序中更正它

这是我的数据集。除了学校类型之外，其余所有的 $ 值都带有逗号。是否有一种通用方法可以从这些列值中删除这些 $ 和逗号

School Type                          269 non-null object
Starting Median Salary               269 non-null float64
Mid-Career Median Salary             269 non-null float64
Mid-Career 10th Percentile Salary    231 non-null float64
Mid-Career 25th Percentile Salary    269 non-null float64
Mid-Career 75th Percentile Salary    269 non-null float64
Mid-Career 90th Percentile Salary    231 non-null float64

这是我的数据集的示例:

School Type Starting Median Salary  Mid-Career Median Salary    Mid-Career 10th Percentile Salary   Mid-Career 25th Percentile Salary   Mid-Career 75th Percentile Salary   Mid-Career 90th Percentile Salary
Engineering $72,200.00  $126,000.00     $76,800.00  $99,200.00  $168,000.00     $220,000.00 
Engineering $75,500.00  $123,000.00     N/A $104,000.00     $161,000.00     N/A
Engineering $71,800.00  $122,000.00     N/A $96,000.00  $180,000.00     N/A
Engineering $62,400.00  $114,000.00     $66,800.00  $94,300.00  $143,000.00     $190,000.00 
Engineering $62,200.00  $114,000.00     N/A $80,200.00  $142,000.00     N/A
Engineering $61,000.00  $114,000.00     $80,000.00  $91,200.00  $137,000.00     $180,000.00 

Answer 1

假设您有一个如下所示的 csv。
注意:我真的不知道你的 csv 是什么样的。确保相应地调整 read_csv 参数。最具体的是 sep 参数。

h1|h2
a|$1,000.99
b|$500,000.00

在pd.read_csv中使用converters参数
传递一个字典，其中要转换的列的名称作为键，并将执行转换的函数作为值。

pd.read_csv(
    'salaries-by-college-type.csv', sep='|',
    converters=dict(h2=lambda x: float(x.strip('$').replace(',', '')))
)

  h1         h2
0  a    1000.99
1  b  500000.00

<小时/>

或者假设您已经导入了数据框

df = pd.read_csv(
    'salaries-by-college-type.csv', sep='|'
)

然后使用pd.Series.str.replace

df.h2 = df.h2.str.replace('[^\d\.]', '').astype(float)

df

  h1         h2
0  a    1000.99
1  b  500000.00

<小时/>

或pd.DataFrame.replace

df.replace(dict(h2='[^\d\.]'), '', regex=True).astype(dict(h2=float))

  h1         h2
0  a    1000.99
1  b  500000.00