Pandas 中如何将货币转换为浮点数，并处理负数

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 将带有货币符号的字符串转换为浮点数，并处理在父括号中表示为负数的货币量。

1. 转换货币列为浮点数

我们一般会在数据集中遇到金额或货币值的列，如下所示：

import pandas as pd

data = {'amount': ['10.25', '23.13', '-12.55', '50.00']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 输出：
#    amount
# 0  10.25
# 123.13
# 2 -12.55
# 350.00

我们需要将这些字符串转换为浮点数以进行数学计算，那么该怎么办呢？我们可以使用 Pandas 中的 str 属性中的 replace() 方法，将货币符号 $ 替换为空字符串 ''，再将字符串列转换为 float 类型。示例代码如下：

df['amount'] = df['amount'].str.replace('$','').astype(float)
print(df)

# 输出：
#    amount
# 0   10.25
# 1   23.13
# 2  -12.55
# 3   50.00

现在，我们已经将货币列 amount 转换为了浮点数，并可以对其进行数学计算。

2. 处理带括号表示的负数金额

在一些情况下，数据集中的负数金额可能是以带括号的方式表示的，如下所示：

data = {'amount': ['10.25', '23.13', '(12.55)', '50.00', '(30)']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 输出：
#       amount
# 010.25
# 1     23.13
# 2   (12.55)
# 3     50.00
# 4      (30)

我们需要将带括号的负数金额转换为浮点数，并确保其为负数。我们可以使用 apply() 方法，在每个值上应用一个函数进行转换，示例代码如下：

def convert_to_float(x):
    if '(' in x:
        x = '-' + x.replace('(','').replace(')','')
    else:
        x = x.replace('$','')
    return float(x)

df['amount'] = df['amount'].apply(convert_to_float)
print(df)

# 输出：
#    amount
# 0   10.25
# 1   23.13
# 2  -12.55
# 3   50.00
# 4  -30.00

在这段代码中，我们编写了一个自定义函数 convert_to_float，该函数首先检测字符串是否以括号包围，如果是，则将其转换为负数，否则将其转换为正数。我们使用 apply() 方法将该函数应用于每个值，并将列转换为 float 类型。

总结

本文介绍了 Pandas 中将货币列转换为浮点数，以及处理带括号表示负数的货币列的方法。我们使用了 Pandas 中的 str 属性中的 replace() 方法，将货币符号 $ 替换为为空字符串，再将字符串列转换为 float 类型。对于带括号的负数金额，我们编写了一个自定义转换函数，并使用 apply() 方法将其应用于每个值。您现在可以在 Pandas 中轻松地操作货币列了。