python - Pandas 需要将 0.0 float 转换为空字符串，而不弄乱 Pandas 中的其他数字

Question

我正在从 API 中提取数据并使用 Pandas 进行计算和转换。

这些计算创建了小数点后第二位的 float 。 0.03、0.04、0.0 等

然后，我将这些数据存储到 BigQuery 中并在 Google Data Studio(GDS) 中进行可视化。问题是 Data Studio 无法处理 0 数字的除法。所以我需要从我的系列中删除 0.0。我想到的方法是转换为字符串，删除 0.0 并将其设为空，例如 .str.replace('0.0', '')

但是当我删除 0.0 时，我也删除了所有其他小数的前导。当我对系列执行 .round(decimals=3) 时，0.0 只是保持为 0.0，所以我无法删除 0.00。

关于如何获取这一系列数字并将任何 0.0 转换为空，有什么想法吗？

示例

#In my dataframe I have something like Quantities
df = pd.DataFrame({'Store': ['X', 'Y', 'Z', 'A', 'B'],
                 'Quantities': ['0.0', '0.034', '0.402', '1.0', '0.0']})

#I want to remove 0.0 and make it blank, but keep 0.034 etc
df = pd.DataFrame({'Store': ['X', 'Y', 'Z'],
                 'Quantities': ['', '0.034', '0.402', '1.0', '']})

Answer 1

使用掩码:

df = pd.DataFrame({'Store': ['X', 'Y', 'Z', 'A', 'B'],
                 'Quantities': ['0.0', '0.034', '0.402', '1.0', '0.0']})

df['Quantities'] = df['Quantities'].mask(df['Quantities']=='0.0', '')
print(df)

输出:

  Store Quantities
0     X           
1     Y      0.034
2     Z      0.402
3     A        1.0
4     B