python 百分比是字符串，转为数字格式

可以使用字符串的 `strip()` 方法去除百分号，然后使用 `float()` 函数将字符串转换为浮点数，最后除以 100 得到百分比对应的小数，例如：

percentage_str = "85.6%"
percentage_float = float(percentage_str.strip("%")) / 100
print(percentage_float)  # 输出 0.856

如果需要保留小数点后两位，可以使用 `round()` 函数：

percentage_str = "85.6%"
percentage_float = round(float(percentage_str.strip("%")) / 100, 2)
print(percentage_float)  # 输出 0.86

相关问题

python3.11 csv文件转为xlsx如果遇到百分比数值时保存为数字格式，输出python代码

可以使用Python中的pandas库来实现csv文件转换为xlsx，并将百分数值保存为数字格式的功能。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 处理百分数值为数字格式
df['Percentage'] = df['Percentage'].str.replace('%', '').astype(float) / 100

# 保存为xlsx文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

其中，`read_csv()`函数用于读取csv文件，`to_excel()`函数用于保存为xlsx文件，并且通过`index=False`参数来避免保存索引列。在处理百分数值时，先将百分号去除，再将字符串类型转换为浮点类型，并除以100得到对应的数字格式。

python3 csv文件转为xlsx如果遇到百分比数值时保存为数字格式，输出python代码

可以使用Python中的pandas库来实现csv文件转为xlsx，并将百分比数值保存为数字格式。代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将百分比数值转为数字格式
df['percentage'] = df['percentage'].str.rstrip('%').astype('float') / 100

# 将数据保存为xlsx文件
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个示例中，我们首先使用pandas的read_csv()函数读取csv文件，并将其保存为DataFrame对象。然后，我们使用pandas的str.rstrip()函数删除百分号，并使用astype()函数将字符串转换为浮点数。最后，我们使用pandas的to_excel()函数将数据保存为xlsx文件，并使用xlsxwriter引擎将百分比数值保存为数字格式。