相关疑难解决方法(0)

我查看了标准库和StackOverflow,但没有找到类似的问题.那么,有没有办法在不滚动自己的功能的情况下执行以下操作？如果有人在没有内置方式的情况下写出漂亮的功能,则可以获得奖励.

def stringPercentToFloat(stringPercent)
    # ???
    return floatPercent

p1 = "99%"
p2 = "99.5%"
print stringPercentToFloat(p1)
print stringPercentToFloat(p2)

>>>> 0.99
>>>> 0.995

我有一个数据帧，需要根据以下逻辑将其专门转换为两位小数分辨率：

• if x （以超过两位小数的值表示） > math.floor(x) + 0.5

  • ...然后将该值四舍五入到小数点后两位。

• if x（以两位以上小数位的值表示）< math.ceil(x) - 0.5

  • ...然后将该值截断为两位小数。

我遇到的主要问题是实际上看到这些新舍入/截断的值替换了数据框中的原始值。

示例数据框：

import math
import pandas as pd  

test_df = pd.DataFrame({'weights': ['25.2524%', '25.7578%', '35.5012%', '13.5000%', 
    "50.8782%", "10.2830%", "5.5050%", "30.5555%", "20.7550%"]})

# .. which creates:

   | weights |
|0 | 25.2524%|
|1 | 25.7578%|
|2 | 35.5012%|
|3 | 13.5000%|
|4 | 50.8782%|
|5 | 10.2830%|
|6 |  5.5050%|
|7 | 30.5555%|
|8 | 20.7550%|

定义截断函数，以及配置小数分辨率的函数：

def truncate_decimals(target_allocation, two_decimal_places) -> float:
    decimal_exponent = 10.0 …

我正在读取一个文件：

pd.read_csv("file.csv", dtype={'ID_1':float})

该文件如下所示：

ID_0, ID_1,ID_2
a,002,c
b,004,d
c,   ,e       
n,003,g

不幸的是read_csv，未能抱怨它无法将 ' ' 转换为浮点数。

读取 csv 并将无法转换为浮点数的任何内容转换为 NaN 的正确方法是什么？