Convertir les chaînes numériques avec des virgules dans pandas DataFrame en float

J'ai un DataFrame qui contient des nombres sous forme de chaînes avec des virgules pour le marqueur des milliers. J'ai besoin de les convertir en flotteurs.

a = [['1,200', '4,200'], ['7,000', '-0.03'], [ '5', '0']]
df=pandas.DataFrame(a)

Je suppose que j'ai besoin d'utiliser locale.atof. En effet

df[0].apply(locale.atof)

fonctionne comme prévu. Je reçois une série de flotteurs.

Mais lorsque je l'applique au DataFrame, j'obtiens une erreur.

df.apply(locale.atof)

TypeError: ("impossible de convertir la série en", u'arrivée à l'index 0 ')

et

df[0:1].apply(locale.atof)

donne une autre erreur:

ValueError: ('littéral invalide pour float (): 1,200', u 's'est produit à l'index 0')

Alors, comment puis-je convertir ces DataFramechaînes en un DataFrame de flottants?

Si vous lisez à partir de csv, vous pouvez utiliser l' argument des milliers :

df.read_csv('foo.tsv', sep='\t', thousands=',')

Cette méthode est susceptible d'être plus efficace que d'effectuer l'opération en tant qu'étape distincte.

Vous devez d'abord définir les paramètres régionaux :

In [ 9]: import locale

In [10]: from locale import atof

In [11]: locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
Out[11]: 'en_GB.UTF-8'

In [12]: df.applymap(atof)
Out[12]:
      0        1
0  1200  4200.00
1  7000    -0.03
2     5     0.00

Vous pouvez utiliser la méthode pandas.Series.str.replace :

df.iloc[:,:].str.replace(',', '').astype(float)

Cette méthode peut supprimer ou remplacer la virgule dans la chaîne.

Vous pouvez convertir une colonne à la fois comme ceci:

df['colname'] = df['colname'].str.replace(',', '').astype(float)