用点Pandas替换逗号

Question

给定以下数组，我想用点替换逗号：

array(['0,140711', '0,140711', '0,0999', '0,0999', '0,001', '0,001',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', 0L, 0L, 0L, 0L, '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,1125688', '0,140711', '0,1125688',
       '0,140711', '0,1125688', '0,140711', '0,1125688', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711'], dtype=object)

我一直在尝试不同的方法，但我不知道怎么做。 此外，我已将其作为pandas数据帧导入，但无法应用函数：

df
      1-8        1-7
H0   0,140711   0,140711
H1     0,0999     0,0999
H2      0,001      0,001
H3   0,140711   0,140711
H4   0,140711   0,140711
H5   0,140711   0,140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0,140711   0,140711
H9   0,140711   0,140711
H10  0,140711  0,1125688
H11  0,140711  0,1125688
H12  0,140711  0,1125688
H13  0,140711  0,1125688
H14  0,140711   0,140711
H15  0,140711   0,140711
H16  0,140711   0,140711
H17  0,140711   0,140711
H18  0,140711   0,140711
H19  0,140711   0,140711
H20  0,140711   0,140711
H21  0,140711   0,140711
H22  0,140711   0,140711
H23  0,140711   0,140711 

df.applymap(lambda x: str(x.replace(',','.')))

有什么解决办法吗？

Answer 1

您需要将操作的结果重新分配，因为操作没有就位，此外，您还可以使用^{}或^{}和^{}与矢量化的^{}来更快地执行此操作：

In [5]:
df.apply(lambda x: x.str.replace(',','.'))

Out[5]:
          1-8        1-7
H0   0.140711   0.140711
H1     0.0999     0.0999
H2      0.001      0.001
H3   0.140711   0.140711
H4   0.140711   0.140711
H5   0.140711   0.140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0.140711   0.140711
H9   0.140711   0.140711
H10  0.140711  0.1125688
H11  0.140711  0.1125688
H12  0.140711  0.1125688
H13  0.140711  0.1125688
H14  0.140711   0.140711
H15  0.140711   0.140711
H16  0.140711   0.140711
H17  0.140711   0.140711
H18  0.140711   0.140711
H19  0.140711   0.140711
H20  0.140711   0.140711
H21  0.140711   0.140711
H22  0.140711   0.140711
H23  0.140711   0.140711

In [4]:    
df.stack().str.replace(',','.').unstack()

Out[4]:
          1-8        1-7
H0   0.140711   0.140711
H1     0.0999     0.0999
H2      0.001      0.001
H3   0.140711   0.140711
H4   0.140711   0.140711
H5   0.140711   0.140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0.140711   0.140711
H9   0.140711   0.140711
H10  0.140711  0.1125688
H11  0.140711  0.1125688
H12  0.140711  0.1125688
H13  0.140711  0.1125688
H14  0.140711   0.140711
H15  0.140711   0.140711
H16  0.140711   0.140711
H17  0.140711   0.140711
H18  0.140711   0.140711
H19  0.140711   0.140711
H20  0.140711   0.140711
H21  0.140711   0.140711
H22  0.140711   0.140711
H23  0.140711   0.140711

这里的关键是把结果分配回去：

df = df.stack().str.replace(',','.').unstack()

Answer 2

如果使用read_csv读入，则可以指定它如何使用decimal参数解释小数。

例如

your_df = pd.read_csv('/your_path/your_file.csv',sep=';',decimal=',')

从man pages：

thousands : str, optional Thousands separator.

decimal : str, default ‘.’ Character to recognize as decimal point (e.g. use ‘,’ for European data).