我想将小数（例如 0.33333）转换为百分比（预期答案 33.33%）
我用了以下
x = 0.3333
print(format(x,'.2%'))
这确实给出了 33.33%
但是，结果是一个字符串，我希望它仍然是一个数字（以 % 格式），以便能够对其执行数学运算（例如format(x,'.2%')*2给出 66.66%
但这会引发异常，因为 33.33% 是一个字符串
我有这个数据框df：
A B C D
1 3 2 1
3 4 1 2
4 6 3 2
5 4 5 6
我想添加一个计算最小值的列，通过将 A 列切片到 D 列（实际df更大，所以我需要对其进行切片），即
Dmin
1
1
2
4
我可以计算 1 行的最小值，如下所示
df.iloc[0].loc['A':'D'].min()
我对整个 DataFrame 尝试了以下操作，所有这些都给出了NaN
df['Dmin']=df.loc[:,'A':'D'].min()
df['Dmin']=df.iloc[:].loc['A':'D'].min()
df['Dmin']=df.loc['A':'D'].min()
我有这个 csv 文件示例：（将其读作 AAA 项的成本为 1000，而 AAA(1) 项的成本为 2000）
ColumnName
AAA (1000)
AAA (1) (2000)
我想创建一个包含所有数字的 Pandas 数据框列
IE
Column_cost
1000
2000
我试图用 '(' 来分割它，它返回如下所示的内容（因为第二个项目的名称中有 '(' ：
Result 1
Col_1 Col_2 Col_3
AAA 1000) None
AAA 1) 2000)
所以数字不在同一列
然后我尝试创建一列列表，它给出
Result 2
ColumnName2
[AAA,1000)]
[AAA,1),2000)]
但同样，我不知道如何创建一个使用每个列表最后一个元素的列。
我可以为特定索引获取它，但不能为整个列获取它
x = df['ColumnName'].str.split('(',expand=True) gives Result 1 above
x = df['ColumnName'].str.split('(') gives Result 2 above
从结果 2 中，我执行以下操作以获得一个特定单元格的所需结果，但我不知道如何为整列执行此操作（我可以对小数据集执行此操作，但不能对大数据集执行此操作）
检索特定索引的列表，获取列表的最后一个元素，用空格分割，然后检索分割列表的新元素
x[0][-1].split()[0]
x[1][-1].split()[0]
我有这个数据框
Col1 Col2
0 A (1000 EUR) C ( 3000 USD)
1 B (2000 CHF) D ( 4000 GBP)
我想将其转换为
Col1 Col2
0 1000 3000
1 2000 4000
我知道如何为 1 列创建数据框（带索引），但不知道如何为多列创建数据框
这段代码产生这个结果
Col1
0 1000
1 2000
a = z['Col1'].str.split('(').str[-1].str.split().str[0].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')
如何修改上面的代码以添加 col2 （理想情况下使用矢量化而不是迭代）（所以理想情况下我不想为每一列输入相同的代码）