Pandas：用 0 替換非數字單元格

Question

我有這種格式的 Pandas Dataframe

0          or LIST requests
1                 us-west-2
2                 1.125e-05
3                         0
4                 3.032e-05
5                         0
6                  7.28e-06
7          or LIST requests
8                   3.1e-07
9                         0
10                        0
11                1.067e-05
12               0.00011983
13                0.1075269
14         or LIST requests
15                us-west-2
16                        0
17                 2.88e-06
18           ap-northeast-2
19                 5.52e-06
20                 6.15e-06
21                 3.84e-06
22         or LIST requests

我想用 0 替換熊貓中的所有非數字單元格。 我正在嘗試這樣的事情，但沒有任何效果，

training_data['usagequantity'].replace({'^([A-Za-z]|[0-9]|_)+$': 0}, regex=True)

任何提示我該怎么做：

Answer 1

您可以使用to_numeric方法，但它不會就地更改值。 您需要將列設置為新值：

training_data['usagequantity'] = (
    pd.to_numeric(training_data['usagequantity'],
                  errors='coerce')
      .fillna(0)
    )

to_numeric將非數字值設置為NaNs ，然后鏈式fillna方法用零替換NaNs 。

Answer 2

設置

import pandas as pd
from StringIO import StringIO

text = """0          or LIST requests
1                 us-west-2
2                 1.125e-05
3                         0
4                 3.032e-05
5                         0
6                  7.28e-06
7          or LIST requests
8                   3.1e-07
9                         0
10                        0
11                1.067e-05
12               0.00011983
13                0.1075269
14         or LIST requests
15                us-west-2
16                        0
17                 2.88e-06
18           ap-northeast-2
19                 5.52e-06
20                 6.15e-06
21                 3.84e-06
22         or LIST requests"""

df = pd.read_csv(StringIO(text), sep='\s{2,}', engine='python', index_col=[0], header=None)

使用pd.to_numeric

pd.to_numeric(df.iloc[:, 0], errors='coerce').fillna(0)

將此列分配到您想要的任何位置。

Answer 3

以下代碼可以工作：

df.col =pd.to_numeric(df.col, errors ='coerce').fillna(0).astype('int')