Pandas 数据框列的浮动百分比样式错误

Question

我正在尝试将浮点数的 Pandas 数据框列转换为百分比样式

C
0.9977
0.1234
1.000
..

到

C
99.77%
12.34%
100%
...

为此，我正在做：

df['C'] = df['C'].map(lambda n: '{:.2%}'.format(n))

但我收到以下错误：

ValueError: Unknown format code '%' for object of type 'str'

我也尝试'{:,.2%}'过同样的错误......

我做错了什么？

Answer 1

首先将列转换为浮点数astype：

df['C'] = df['C'].astype(float).map(lambda n: '{:.2%}'.format(n))

解决方案也应该简化：

df['C'] = df['C'].astype(float).map("{:.2%}".format)

编辑：

问题是列中有一些非数字值。

将非数字替换为0：

print (df)
                  C
0            0.9977
1            0.1234
2  Covered fraction
df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce').fillna(0).map("{:.2%}".format)
print (df)
        C
0  99.77%
1  12.34%
2   0.00%

或删除具有这些值的行：

df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['C'])
df['C'] = df['C'].astype(float).map("{:.2%}".format)
print (df)
        C
0  99.77%
1  12.34%

Answer 2

您还可以使用df.style：

df.style.format({'C': '{:.2%}'})

如果您的系列数据类型不是问题并且想将其用作字符串，请尝试：

df['C'] = df.C.apply(lambda x: f"{x[:x.find('.')+3]}%")
df
    C
0   0.99%
1   0.12%
2   1.00%

或者如果使用 python <3.6：

df['C'] = df.C.apply(lambda x: x[:x.find('.')+3]+'%')

使用 Jezrael 的想法转换为数字列并将无效字符串转换为 0：

df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce').fillna(0)
df.style.format({'C': '{:.2%}'})