如何解决如何用数字替换字符串值然后将字符串对象更改为数字?
我有一个包含数值的数据集,但在某些单元格中它有
数据框“新”:
ID | 所有 |
---|---|
1 | |
1 | |
1 | 15.2 |
1 | |
2 | 0.030 |
2 | |
3 |
new.ALL[new.ALL == '<0.0001'] = '0.00005'
new.select_dtypes(exclude=np.number).replace(to_replace=['<0.0001'],value='0.00005')
一个都不起作用,也没有抛出错误,只是不会替换它。
解决方法
这行得通吗:
df['ALL'].str.replace('<0.0001','0.00005').astype('float')
0 0.00005
1 0.00005
2 15.20000
3 0.00005
4 0.03000
5 0.00005
6 0.00005
Name: ALL,dtype: float64
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。