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柱上的多索引str替换

dataframe pandas python

Ausghostdog · 技术社区 · 5 年前

我想替换多索引数据帧中一列中的所有值,我找到了一种肮脏的方法,但我正在寻找更干净的方法

如果有帮助的话,可以从.xlsx导入数据,因为它可以使用千位运算符从第一列中删除“,”。

所有数字都是字符串,所以我需要将它们转换为浮点或整数,因此结构更换功能

示例数据帧

Name    0                       1                      ...
Col     A           B           A            B         ...
0       409511  30.3%           355529   30.3%  ...
1       332276  20.3%           083684   20.3%  ...
2       138159  10.3%           570834   10.3%  ...

如果我使用

df['0','B']= df['0','B'].str.replace('%','').astype(float)

这是可行的,但我不想对每一个专栏都这样做

我一直想和你玩

航向位置[:,pd索引[:,'B']]。结构更换('%','').astype(浮点)

但我发现了错误

“DataFrame”对象没有属性“str”

航向位置[:,pd索引[:,'Percent']].替换('%','')

它无错误地返回数据帧,但对其不做任何操作

如果我这么做

航向位置[:,pd索引[:,'Percent']].replace('%','').astype(float)

无法将字符串转换为float:“33.3%”

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html 但是没有替代品

我也找不到任何东西 https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/03.05-hierarchical-indexing.html

0 回复 | 直到 5 年前

Andy L. 5 年前

你可以试试 Index.Slice 和 loc ,和 update 注意 : 你需要 regex=True )

idx = pd.IndexSlice
df.update(df.loc[:, idx[:,'B']].replace('%', '', regex=True).astype(float))

Out[1374]:
        0             1
        A     B       A     B
0  409511  30.3  355529  30.3
1  332276  20.3   83684  20.3
2  138159  10.3  570834  10.3

或使用 filter 和 更新 df

df.update(df.filter(like='B').replace('%', '', regex=True).astype(float))

Out[1363]:
        0             1
        A     B       A     B
0  409511  30.3  355529  30.3
1  332276  20.3   83684  20.3
2  138159  10.3  570834  10.3

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