我是 pandas 的新手，并试图弄清楚如何将格式化为字符串的多个列转换为 float64。目前我正在执行以下操作，但似乎 apply() 或 applymap() 应该能够更有效地完成此任务......不幸的是，我有点菜鸟无法弄清楚如何。目前，这些值是百分比格式，如“15.5%”等字符串
for column in ['field1', 'field2', 'field3']:
data[column] = data[column].str.rstrip('%').astype('float64') / 100
从 0.11.1（本周发布）开始，replace 有一个用正则表达式替换的新选项，因此这成为可能
In [14]: df = DataFrame('10.0%',index=range(100),columns=range(10))
In [15]: df.replace('%','',regex=True).astype('float')/100
Out[15]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 10 columns):
0 100 non-null values
1 100 non-null values
2 100 non-null values
3 100 non-null values
4 100 non-null values
5 100 non-null values
6 100 non-null values
7 100 non-null values
8 100 non-null values
9 100 non-null values
dtypes: float64(10)
而且快一点
In [16]: %timeit df.replace('%','',regex=True).astype('float')/100
1000 loops, best of 3: 1.16 ms per loop
In [18]: %timeit df.applymap(lambda x: float(x[:-1]))/100
1000 loops, best of 3: 1.67 ms per loop
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