擅长:python、mysql、java
<p>我没有找到任何简单的方法,这里有一个肮脏的方法
基本上,列包含不同的字符串(Gi和Mi),需要单独计算。所以,你可以这样做。另外,我在这里没有计算硬CPU列,但是想法是相同的,基本上你可以为它使用相同的模式(比如Used CPU column)。在</p>
<pre><code>df['Used CPU'] = np.where(df['Used CPU'].str.contains('m'),
pd.to_numeric(df['Used CPU'].map(lambda x:str(x)[:-1])) /1000,
df['Used CPU'])
df['Used Memory'] = np.where(df['Used Memory'].str.contains('Mi'),
pd.to_numeric(df['Used Memory'].map(lambda x:str(x)[:-2])) * 0.00104858,
df['Used Memory'])
df['Hard Memory'] = np.where(df['Hard Memory'].str.contains('Gi'),
pd.to_numeric(df['Hard Memory'].map(lambda x:str(x)[:-2])) *(use math conversion here),
df['Hard Memory'])
</code></pre>
<p>现在,对于第二列,也有Gi值,所以可以像这样重复相同的内容</p>
^{pr2}$
<p>因为列中的每个项都需要不同的数学转换,如果存在这样的字符串。我能想到的简单可行的解决办法就是这样。很抱歉</p>