如何使用 pandas 將前導零轉換為十進制？

Question

我有一個 excel 文件，其中列顯示如下：

|Calibre|Item|Aditivo|
|:----|:----|:----|
|015|4120|NO|
|018|4123|SI|
|2|4212|NO|
|075|4141|SI|
|500|4143|NO|

所以我需要制作一個 dataframe 向我顯示以十進制表示的前導零的數字，就像這樣：

|Calibre|Item|Aditivo|
|:----|:----|:----|
|0.15|4120|NO|
|0.18|4123|SI|
|2|4212|NO|
|0.75|4141|SI|
|500|4143|NO|

我只需要轉換一些特定的列。 目前我找到的解決方案是這樣的：

df=pd.read_excel('/content/file.xlsx',converters={'Calibre':str})
cal=[]
for i in df['Calibre']:
  if i[0]=='0':
    cal.append(float(i.replace('0','0.')))
  else:
    cal.append(int(i))
df['Calibre']=cal

但我真的認為有更好的方法來做到這一點（我也無法編輯 excel 文件）

Answer 1

使用Series.str.replace和^作為字符串的開頭，然后將值轉換為浮點數，因為如果浮點數帶有整數，則整數默認轉換為帶有.0后綴的平面：

df=pd.read_excel('/content/file.xlsx',converters={'Calibre':str})

df['Calibre'] = df['Calibre'].str.replace('^0','0.').astype(float)

Answer 2

您可以將代碼轉換為 function 並使用.apply() 。 如果沒有好的樣本數據集，我無法對其進行測試，但這可能比遍歷每個單元格/行更有效。

df=pd.read_excel('/content/file.xlsx',converters={'Calibre':str})
cal=[]

def convert_to_float(cell):
  if cell[0]=='0':
    return(float(i.replace('0','0.')))
  else:
    return(int(i))

df['Calibre'] = df['Calibre'].apply(convert_to_float, axis=1)