如何转换 pandas 数据框中的列，其值中包含特殊字符并且 None 也作为值？

Question

我的 jeopardy 数据框中有一个名为 Value 的列。我在这里给出专栏

我想删除“$”和“,”符号，并将整列转换为 float 数据类型。 我使用了以下代码：

jeopardy['Value'].replace(regex=True, inplace=True, to_replace=r'[$,]', value=r'')
jeopardy['Value'] = jeopardy['Value'].astype(float)

这给了我以下错误：

ValueError: could not convert string to float: 'None'

我什至试过这个

jeopardy['Value'] = pd.to_numeric(jeopardy['Value'],errors='coerce')

将整个列值转换为 Nan。

我想通过删除“$”和“,”将整个 jeopardy['Value'] 列转换为 float dtype

Answer 1

我认为你需要空格 $ 因为特殊的正则表达式字符并传递给 to_numeric:

jeopardy['Value'] = pd.to_numeric(jeopardy['Value'].replace('[$,]', '',regex=True), 
                                  errors='coerce')