python - Pandas:清理 DataFrame 并将其转换为数字

Question

我有一个包含字符串的数据框，从草率的 csv 中读取:

id  Total           B                  C        ...                                        
0   56 974          20 739             34 482   
1   29 479          10 253             16 704   
2   86 961          29 837             43 593   
3   52 687          22 921             28 299   
4   23 794           7 646             15 600   

我想要做的:将框架中的每个单元格转换为数字。它应该忽略空格，但在单元格包含一些非常奇怪的东西的地方放置 NaN 。我可能知道如何使用性能极差的手动循环和替换值来做到这一点，但想知道是否有一个很好且干净的原因来做到这一点。

Answer 1

您可以使用read_csv使用正则表达式分隔符 \s{2,} - 2 个或更多空格和参数 thousands:

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""id  Total           B                  C                                           
0   56 974          20 739             34 482   
1   29 479          10 253             16 704   
2   86 961          29 837             43 593   
3   52 687          22 921             28 299   
4   23 794           7 646             15 600   """
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp), sep="\s{2,}", engine='python', thousands=' ')

print (df)
   id  Total      B      C
0   0  56974  20739  34482
1   1  29479  10253  16704
2   2  86961  29837  43593
3   3  52687  22921  28299
4   4  23794   7646  15600

print (df.dtypes)
id       int64
Total    int64
B        int64
C        int64
dtype: object

然后如有必要应用函数 to_numeric使用参数 errors='coerce' - 它将非数字替换为 NaN:

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')