如何總結一個int64和對象類型？

Question

我有以下數據框：

Setup   Setup1  Setup2

720       60    540

360       60    180

300       0      0

1,8       60    60

600       60    540

Setup = object
Setup1 = int64
Setup2 = int64 

我想將所有設置時間匯總為一個度量。 這是我的工作：

totalduration2 = (np.sum(dfgroup2[['Setup1', 'Setup2','Setup']].values))

但是，它會導致NaN值，這可能是由於int64和對象類型引起的。 我嘗試使用以下方法進行更改：

df2['SetupDuration1'] = df2['SetupDuration1'].convert_objects(convert_numeric=True)
df2['SetupDuration2'] = df2['SetupDuration2'].convert_objects(convert_numeric=True)
df2['Duration'] = df2['Duration'].convert_objects(convert_numeric=True)

用點號而不是逗號的問題現在已經解決，但是1.8表示1800。所以我怎么可能碰到包含a的值。 1000倍？

IF cell contains a dot . THEN
    value*1000

Answer 1

首先，您需要將NaN值更改為適當的浮點數：

df['Setup'] = df['Setup'].apply(lambda x: float(str(x).replace(',', '.')) if ',' in str(x) else float(x))

或更動態地查看所有列：

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: float(str(x).replace(',', '.')) if ',' in str(x) and 'Setup' in col else float(x))

然后，您可以匯總所有“ Setup列：

setup_sum = sum(sum(df[col].values) for col in df.columns if 'Setup' in col)