价格列对象为int在熊猫

Question

我有一个名为金额与保留值，看起来像这样：$ 3,092.44当我做dataframe.dtypes()它将此列作为对象返回如何将此列转换为类型int？

Answer 1

在正则表达式\D意味着没有数字......因此我们可以使用pd.Series.str.replace

dataframe.amount.replace('\D', '', regex=True).astype(int) 

0 309244 
1 309244 
Name: amount, dtype: int64 

Answer 2

你可以将它设置为INT方式：

df['amount'] = df['amount'].astype(np.int) 

如果你想告诉Python阅读放在第一位列如int，用途：

#assuming you're reading from a file 
pd.read_csv(file_name, dtype={'amount':np.int32}) 

Answer 3

假设你的列名是amount ，这里是你应该做的：

dataframe['amount'] = dataframe.amount.str.replace('\$|\.|\,', '').astype(int) 

Answer 4

你可以使用Series.replace或Series.str.replace与Series.astype：

dataframe = pd.DataFrame(data={'amount':['$3,092.44', '$3,092.44']}) 
print (dataframe) 
     amount 
0 $3,092.44 
1 $3,092.44 

dataframe['amount'] = dataframe['amount'].replace('[\$\,\.]', '', regex=True).astype(int) 

print (dataframe) 
    amount 
0 309244 
1 309244 

---

dataframe['amount'] = dataframe['amount'].str.replace('[\$\,\.]', '').astype(int) 

print (dataframe) 
    amount 
0 309244 
1 309244