用点Pandas替换逗号

Question

给定以下数组,我想用点替换逗号:

array(['0,140711', '0,140711', '0,0999', '0,0999', '0,001', '0,001',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', 0L, 0L, 0L, 0L, '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,1125688', '0,140711', '0,1125688',
       '0,140711', '0,1125688', '0,140711', '0,1125688', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711'], dtype=object)

我一直在尝试不同的方法,但我无法弄清楚如何做到这一点.此外,我已将其导入为pandasDataFrame但无法应用该功能:

df
      1-8        1-7
H0   0,140711   0,140711
H1     0,0999     0,0999
H2      0,001      0,001
H3   0,140711   0,140711
H4   0,140711   0,140711
H5   0,140711   0,140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0,140711   0,140711
H9   0,140711   0,140711
H10  0,140711  0,1125688
H11  0,140711  0,1125688
H12  0,140711  0,1125688
H13  0,140711  0,1125688
H14  0,140711   0,140711
H15  0,140711   0,140711
H16  0,140711   0,140711
H17  0,140711   0,140711
H18  0,140711   0,140711
H19  0,140711   0,140711
H20  0,140711   0,140711
H21  0,140711   0,140711
H22  0,140711   0,140711
H23  0,140711   0,140711 

df.applymap(lambda x: str(x.replace(',','.')))

有什么建议如何解决这个问题？

Answer 1

如果您需要在特定列中用点替换逗号，请尝试

    data["column_name"]=data["column_name"].str.replace(',','.')

以避免“str”对象没有属性“str”错误。

Answer 2

您需要分配的结果,你的工作早在操作不就地,除了可以使用apply或stack并unstack用矢量化str.replace要做到这一点更快:

In [5]:
df.apply(lambda x: x.str.replace(',','.'))

Out[5]:
          1-8        1-7
H0   0.140711   0.140711
H1     0.0999     0.0999
H2      0.001      0.001
H3   0.140711   0.140711
H4   0.140711   0.140711
H5   0.140711   0.140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0.140711   0.140711
H9   0.140711   0.140711
H10  0.140711  0.1125688
H11  0.140711  0.1125688
H12  0.140711  0.1125688
H13  0.140711  0.1125688
H14  0.140711   0.140711
H15  0.140711   0.140711
H16  0.140711   0.140711
H17  0.140711   0.140711
H18  0.140711   0.140711
H19  0.140711   0.140711
H20  0.140711   0.140711
H21  0.140711   0.140711
H22  0.140711   0.140711
H23  0.140711   0.140711

In [4]:    
df.stack().str.replace(',','.').unstack()

Out[4]:
          1-8        1-7
H0   0.140711   0.140711
H1     0.0999     0.0999
H2      0.001      0.001
H3   0.140711   0.140711
H4   0.140711   0.140711
H5   0.140711   0.140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0.140711   0.140711
H9   0.140711   0.140711
H10  0.140711  0.1125688
H11  0.140711  0.1125688
H12  0.140711  0.1125688
H13  0.140711  0.1125688
H14  0.140711   0.140711
H15  0.140711   0.140711
H16  0.140711   0.140711
H17  0.140711   0.140711
H18  0.140711   0.140711
H19  0.140711   0.140711
H20  0.140711   0.140711
H21  0.140711   0.140711
H22  0.140711   0.140711
H23  0.140711   0.140711

这里的关键是分配结果:

df = df.stack().str.replace(',','.').unstack()

Answer 3

如果您正在阅读with read_csv，则可以使用decimal参数指定它如何解释小数。

例如

your_df = pd.read_csv('/your_path/your_file.csv',sep=';',decimal=',')

从手册页：

数千：str，可选的千位分隔符。

小数：str，默认为“。” 识别为小数点的字符（例如，对于欧洲数据，请使用“，”）。