data['单价'] = data['单价'].map(lambda d: d.replace('元/平方米', '')) data['单价'] = data['单价'].astype(float)代码显示 could not convert string to float: '10000元/平米'
时间: 2023-08-11 19:05:50 浏览: 28
这个错误是因为数据中存在一些字符串形式的单价数据,这些字符串包含了“元/平方米”等非数字字符,无法直接转换为浮点数类型。可以使用正则表达式或其他方法过滤掉非数字字符,然后再进行类型转换。比如可以尝试如下代码:
```python
import re
data['单价'] = data['单价'].map(lambda d: re.sub(r'\D', '', d)).astype(float)
```
这里使用了正则表达式 `\D` 匹配所有非数字字符,并用空字符串替换。这样就能够将字符串中的非数字字符过滤掉,然后再进行类型转换。
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rData=rawData.map(lambda x:x.replace("\"",""))把这行代码详细解释一下
这行代码使用了 PySpark 中的 `map()` 函数,对 RDD(弹性分布式数据集) `rawData` 中的每个元素执行一个函数,该函数将双引号替换为空字符串,然后返回一个新的 RDD。具体来说,`lambda x` 定义了一个匿名函数,参数为 `x`,表示 RDD 中的每个元素。`x.replace("\"","")` 将字符串 `x` 中的所有双引号替换为空字符串,因为在一些数据中会包含双引号,这可能会干扰后续的数据处理操作。最后,`map()` 函数将处理后的结果返回为一个新的 RDD,即 `rData`。
data['总价']=data['总价'].map(lambda z: z.replace('万', '')) data['总价']=data['总价'].astype(float)代码显示 could not convert string to float: '10000元/平米'
这个错误是因为在对总价进行处理时,出现了字符串中包含非数字字符的情况,同样需要先去除非数字字符,然后再进行类型转换。可以尝试使用如下代码:
```python
import re
data['总价'] = data['总价'].map(lambda z: re.sub(r'\D', '', z)).astype(float)
```
这里同样使用了正则表达式 `\D` 匹配所有非数字字符,并用空字符串替换。这样就能够将字符串中的非数字字符过滤掉,然后再进行类型转换。