我正在使用資料集；下面你可以看到一個小例子。
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'id':['9.','09', 9],
}
df = pd.DataFrame(data, columns = [
'id',])
df['id'] = df['id'].replace(".","")
df
在這個資料集中，一個數字以三種方式寫入，例如'9.','09', 9
現在我希望所有這些數字都以相同的方式寫入，例如 9，沒有 . 或 0
我嘗試使用這行代碼，但它不起作用
df['id'] = df['id'].replace(".","")
那么有人可以幫我解決這個問題嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
你可以把它們全部變成雙精度然后變成整數
df['id'].astype('double').astype(int)
但這對于超過雙精度的 53 位有效數字的大數可能是個問題。如果錯誤的句點總是在字串的末尾，你可以這樣做
df['id'].astype(str).str.strip('.').astype(int)
甚至是一個正則運算式，它把點加上它右邊的任何東西。
uj5u.com熱心網友回復：
嘗試這個：
pd.to_numeric(df['id'])
0 9.0
1 9.0
2 9.0
Name: id, dtype: float64
詮釋：
pd.to_numeric(df['id']).astype(int)
0 9
1 9
2 9
Name: id, dtype: int64
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/caozuo/503883.html
上一篇：win11常用快捷鍵