这里的map与astype有什么区别

这里的`map`和`astype`都是用来转换数据类型的方法，但是它们的使用场景略有不同：

- `map`方法是用来映射数据的，其参数可以是一个字典、一个函数或一个Series对象。例如，`data['Coupon_id'].map(int)`中的`int`函数将所有的`Coupon_id`转换为整型数据类型。需要注意的是，`map`方法只能作用于Series对象，而不能直接作用于DataFrame对象。
- `astype`方法是用来转换数据类型的，其参数是一个数据类型。例如，`data['Coupon_id'].astype(int)`将`Coupon_id`列中所有的元素转换为整型数据类型。需要注意的是，`astype`方法可以作用于Series和DataFrame对象。

在本例中，两种方法都可以实现将浮点型数据转换为整型数据，但是使用`astype`方法更加简单和方便。

相关问题

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：

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。

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'

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：

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。