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

Question

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。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 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

Comments

[yiolino]

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。

[magichan]

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)

[yiolino]

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。