weixin_54083760
囧曾经英俊囧
采纳率0%
2021-03-05 16:57

用pandas进行数据清洗,遇到3.5万这样的str类型数据不知道怎么转换

尝试用replace替换小数点,发现替换后数据直接没了

df['付款人数']=df['付款人数'].str.replace('.0万','0000')

#75.00	1.0万	极男旗舰店	广东 广州,
#直接输出了	75.00	0000	极男旗舰店	广东 广州,0000前面的1没了,我想要的是转成10000这个数据
  • 点赞
  • 写回答
  • 关注问题
  • 收藏
  • 复制链接分享
  • 邀请回答

2条回答

  • qqzhuimengren PythonJavaC++go 1月前

    df['付款人数']=df['付款人数'].str.replace('.0万','0000')
    方法没有问题

    df.head()看一下数据结构

    点赞 评论 复制链接分享
  • qq_34124780 qq_34124780 1月前

    你为什么要多一个.str呢?直接用df['付款人数']=df['付款人数'].replace('.0万','0000')试试?

    点赞 2 评论 复制链接分享

为你推荐