如何从这 68.95 美元中获取 int 值

Question

我试过了

int(df3.iloc[:,0:1].split('\'')[1])

它说

'DataFrame' object has no attribute 'split'.

我是新手 pandas

Answer 1

Answer 2

你在评论中说你想要 68.95 作为整数。这是不可能的。你可以得到 68 作为整数

int(float(df.iloc[0,0].split('$')[1]))

或者在 float 转换后不转换为 int，作为 68.95 的 float

Answer 3

获取 $price 字符串的数字部分并转换为浮点数（浮点数而不是整数，因为正如其他人所说，1.2 是浮点数而不是整数。我建议替换 '$' 而不是拆分它，以防万一价格有一个没有 $.

的数字

df3 = pd.DataFrame({'price': ['.95', '157.49']})
df3['price_as_number'] = df3['price'].str.replace('$', '').astype(float)

获取 df3:

    price  price_as_number
0  .95            68.95
1  157.49           157.49

Answer 4

大概您希望对价格列中的每一行都执行此操作，而不仅仅是第一行（零索引）？在 pandas 中有不止一种给猫剥皮的方法，但这可以解决问题。

import pandas as pd
pd.to_numeric(df3['price'].str.lstrip('$')).astype(int)

让我们根据它的评估方式来分解它：

df3['price'] returns 一个系列对象：

0     .95
1    7.49
Name: price, dtype: object

.str.lstrip('$') 对该系列中的每个项目调用字符串处理 lstrip 方法，从而返回一个删除了美元符号的新系列：

0     68.95
1    157.49
Name: price, dtype: object

将该新系列传递给 pd.to_numeric()，其中 returns 另一个新系列，所有字符串都转换为 float64：

0     68.95
1    157.49
Name: price, dtype: float64

最后 .astype(int) 调用最后一个系列的 astype 方法并将其转换为 int32 dtype。

0     68
1    157
Name: price, dtype: int32

how to get the int value from this $68.95