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pythonのpandas.dataframeを使ったデータ前処理について。

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前提・実現したいこと

pythonのpandas.dataframeを使ったデータ前処理について。

基本的にはdataframeにはfloat型の数値が入力されているのですが、稀に「*1.98」のように
アスタリスクが付いているものがあります。
これを「*1.98」⇒「1.98」のようにアスタリスクを外したfloat型数値に変換したいのですが方法がわかりません。

お教え頂ければ幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

df["A"] = df["A"].str.replace("*","") 

試したこと

上記ソースのようにすると、* がついていない数値はNaNに変換されてしまいます。
また、カラムではなく、データフレーム全体に処理を施したいです。

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回答 1

checkベストアンサー

+1

最初に全列データをstr型に変換ておき、それをreplace() を行ってから
最後に再度float型に戻すという方法はどうでしょうか

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':['*1.98',1.99,'*2.0',2.01]})
df['A'] = df['A'].astype(str).str.replace('*','').astype(float)
print(df)
#      A
#0  1.98
#1  1.99
#2  2.00
#3  2.01

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  • 2019/01/23 23:05

    ありがとうございます!きちんと変換することが出来ました!!
    データ型で一度str型に戻すのがポイントだったのですね。

    データフレーム全体となると、やはりfor文を回すしかないのでしょうか。

    キャンセル

  • 2019/01/24 09:10 編集

    そうですね。
    その場合はループでよいかと思います。

    for n,d in df.astype(str).iteritems():
    __df[n] = d.str.replace('*','').astype(float)

    もしループを避けたい場合は、applymap() を使って実現できます。

    df = df.astype(str).applymap(lambda s: s.replace('*','')).astype(float)

    キャンセル

  • 2019/02/01 23:33

    ありがとうございます!
    とても助かりました。
    applymap()の手法も試してみます。

    キャンセル

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