如何解决查看一列中的值是否在熊猫数据框中包含%
我有一个数据框,其列的值包含%(文字百分号)。我正在尝试创建一个将这些值自动转换为十进制的函数。
例如,使用以下数据框:
var1 var2 var3 var4
id
0 1.4515 1.52% -0.5709 4%
1 1.57 1.605% -0.012 8%
2 1.69253 1.657% -0.754 9%
3 1.66331 1.686% -0.0012 5%
4 1.739 1.716% -0.04 12%
5 1.7447 1.61% -0.0023 11%
def pct_to_dec(df):
for col in df:
print(col)
if '%%' in df[col].astype(str):
print(col)
df[col] = df[col].replace({'%%':''},regex=True)
df[col] = df[col]/100
该函数应打印var2和var4,并将两列中的值转换为十进制格式。通过故障排除,我发现自从执行此代码以来,python就没有看到百分比字符:
df.isin(['%%'])
它打印一个数据框为“ False”。
最后,我尝试查看我是否使用了错误的转义符。我尝试了%%,/%和\%。 我很想知道自己是否走在正确的道路上,以及是否有一种更简单的方法来做自己想做的事情。
解决方法
您可以使用Series方法.str.contains轻松地对此进行检查
它使您可以检查“系列”的哪些行具有传递的字符串。例如,如果您运行以下代码:
df['var2'].str.contains('%')
您将获得一个系列,所有行都等于True。因此,您只需要实现for并获取具有True值的行的索引,然后执行所需的任何操作即可。
请注意,如果您的行不是str类型,则会得到NaN作为返回值,因此请注意列的类型。
,您也可以像以下示例一样使用.str.endswith
:
for col in df.select_dtypes('object'):
indexer_percent= df[col].str.endswith('%')
df.loc[indexer_percent,col]= df.loc[indexer_percent,col].str.strip('%')
df[col]= df[col].astype('float32')
df.loc[indexer_percent,col]/= 100.0
根据您的数据,结果为:
var1 var2 var3 var4
id
0 1.45150 0.01520 -0.5709 0.04
1 1.57000 0.01605 -0.0120 0.08
2 1.69253 0.01657 -0.7540 0.09
3 1.66331 0.01686 -0.0012 0.05
4 1.73900 0.01716 -0.0400 0.12
5 1.74470 0.01610 -0.0023 0.11
数据创建者:
import pandas as pd
import io
infile=io.StringIO(
"""id var1 var2 var3 var4
0 1.4515 1.52% -0.5709 4%
1 1.57 1.605% -0.012 8%
2 1.69253 1.657% -0.754 9%
3 1.66331 1.686% -0.0012 5%
4 1.739 1.716% -0.04 12%
5 1.7447 1.61% -0.0023 11%"""
)
df= pd.read_csv(infile,index_col=0,sep='\s+')
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