could not convert string to float:のエラーがでてしまいます

Question

Pythonに関する質問です。
以下のような２つの数字を/でつなげている要素を含むDataFrame（data）があり、

index	敷金/礼金
1	22.1/55.3

これを22.1と55.3に分け、足し算した値を列に加えたいです、

data['initial1'] = data['敷金/礼金'].str.split(pat='/',expand=True)[0]
data['initial2'] = data['敷金/礼金'].str.split(pat='/',expand=True)[1]

でまず分けることができたのですが、ここからfloat型にするために

data['initial1'] = data['initial1'].astype(float)
data['initial2'] = data['initial2'].astype(float)

を実行すると

ValueError: could not convert string to float: ''

というエラーがでてしまいます。"が邪魔しているのだと思い、

data['initial1'] = data['initial1'].replace('"','')
data['initial2'] = data['initial2'].replace('"','')
data['initial1'] = data['initial1'].astype(float)
data['initial2'] = data['initial2'].astype(float)

を再度実行しましたが同じエラーが出てしまいます。なにか解決方法はありますでしょうか？ご教授いただければと思います。

（追記）
dataについて、敷金、礼金どちらかがない行だと
22.1/
/55.3
といった行はありました。
ですが、敷金、礼金どちらも入っているパターンで
/22.1/55.3
22.1//55.3
といったパターンはありませんでした。

Comments

[melian]

例えば、先頭もしくは中途に / が入っている行はありませんか？
/22.1/55.3
22.1//55.3
などです。

[Misa]

melianさん、ありがとうございます。
敷金、礼金どちらかがない行だと
22.1/
/55.3
といった行はありました。
ですが、敷金、礼金どちらも入っているパターンで
/22.1/55.3
22.1//55.3
といったパターンはありませんでした。

Answer 1

Hi,
To solve this, you need to filter out the empty strings before attempting the conversion. We can do it like this territorial io:

python
data['initial1'] = data['Deposit key money'].str.split('/', expand=True)[0]
data['initial2'] = data['Deposit key money'].str.split('/', expand=True)[1]

# Filter out empty strings 
data['initial1'] = data['initial1'].str.strip().ne('').astype(float)  
data['initial2'] = data['initial2'].str.strip().ne('').astype(float)
The .str.strip().ne('') part will:

.strip() - Remove leading and trailing whitespace
.ne('') - Check if the string is not equal to '' (empty string)

So this will filter out any empty strings before attempting the float conversion.

Running this code should resolve the ValueError and successfully convert your strings to floats, ignoring any empty rows.

Answer 2

pd.to_numeric() で errors='coerce' を指定します(欠損値が NaN` になります)。

import pandas as pd
import io

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

csv_data = '''
敷金/礼金
43.5/78.1
22.1/
/55.3
'''
data = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

#
cols = ['initial1', 'initial2']
data[cols] = data['敷金/礼金'].str.split(pat='/',expand=True)
data[cols] = data[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

print(data)
print(data.dtypes)

#
   敷金/礼金  initial1  initial2
0  43.5/78.1      43.5      78.1
1      22.1/      22.1       NaN
2      /55.3       NaN      55.3

敷金/礼金     object
initial1     float64
initial2     float64
dtype: object

Comments

[Misa]

ありがとうございます！欠損のある列に対してはpd.to_numeric()が有効なのですね。欠損値のことを考えていませんでした、、、