如何使用pandas将整个列字符串转换为数据框中的float？

Question

我的df中有一个名为size的列

df['Size']

0         19M
1         14
2        8.7
3         25
4        2.8M
5        5.6

我想删除本专栏中的所有M，所以我做了

df.Size.str.replace('M','')

它工作，但我也想将此列中的字符串转换为浮点数。

我试过df.Size.float.replace（'M'，''）

但我得到这个错误：

AttributeError：'Series'对象没有属性'float'

我该怎么办？

Answer 1

我正在使用to_numeric

更新

pd.to_numeric(df.Size.replace('M','',regex=True),errors='coerce').fillna(df.Size)
Out[497]: 
0     19
1    14k
2    8.7
3     25
4    2.8
5    5.6
Name: Size, dtype: object

---

检查转换只有单元格包含k仍然是str类型，所有其他变为float

pd.to_numeric(df.Size.replace('M','',regex=True),errors='coerce').fillna(df.Size).apply(type)
Out[501]: 
0    <class 'float'>
1      <class 'str'>
2    <class 'float'>
3    <class 'float'>
4    <class 'float'>
5    <class 'float'>
Name: Size, dtype: object

---

数据输入

df
Out[500]: 
   Size
0   19M
1   14k
2   8.7
3    25
4  2.8M
5   5.6

Answer 2

为安全起见，我们可以使用regex删除所有字母：

df['Size'] = df['Size'].str.replace('([A-Za-z])', '', regex=True).astype(float)

print(df)
    Size
0   19.0
1   14.0
2    8.7
3   25.0
4    2.8
5    5.6
6  201.0