pandas用replace去45%中的%留下45

pandas库中的`replace()`函数主要用于替换数据集中的特定值，通常用于清理和预处理数据。如果你想保留45%，而去掉字符串形式的"%"，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的数据是Pandas DataFrame或者Series类型，其中包含含有百分比的字符串列。

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，column_name是你想修改的列名
df = pd.DataFrame({'column_name': ['45%', '60%', '75%']})

2. 使用`str.replace()`方法，将百分号替换为空字符串。这里假设我们只针对百分数部分进行替换，非数字的部分不做改动。

df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('%', '')

这行代码会把原列中的"%"字符去掉，结果就只剩下数值了。

3. 现在`column_name`列的内容应该是45, 60, 75，表示原始的45%, 60%, 75%已经转换成了数值。

相关问题

pandas对象使用replace方法指定列通过字典转换，如果没有查找到，就先让该值空缺

答案如下：

可以使用pandas中的replace方法，并将参数中的字典配合使用：

df['列名'].replace({'字典键值对'}, inplace=True)

当查找不到对应值时，replace方法默认不做任何操作。因此，我们可以在替换后使用fillna方法将空缺值填充为空值：

df['列名'].replace({'字典键值对'}, inplace=True)
df['列名'].fillna('', inplace=True)

这样就可以实现指定列通过字典转换，并在没有对应值时留下空缺值的需求。

Pandas如何处理非数字型数据的异常值？

在Pandas中处理非数字型数据的异常值（例如字符串中的空值、无效日期或特殊字符），通常需要先明确异常值的具体含义和处理方式。以下是几种常见的处理策略：

1. **空值（NaT或NaN）**：
- 对于缺失值，可以使用`fillna()`函数填充缺失值，比如用平均值、众数替换，或者保持原值不变。

   df['column_name'].fillna(value, inplace=True)

2. **异常值（如特殊的字符串或日期格式）**：
- 使用`str.replace()`或正则表达式替换特定的字符串形式的异常值。
- 对于日期格式异常，可以使用`pd.to_datetime()`尝试转换，如果无法转换则可能会留下NaT，这时可以进一步处理。

   df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], errors='coerce')  # 尝试转换，错误设为NaT
   df['date_column'].replace('invalid_date', np.nan, inplace=True)  # 替换异常值

3. **数据清洗和预处理**：
- 根据业务需求，可以将某些特定值视为异常，将其转换成缺失值或设定为特定编码。
- 使用`pandas_profiling`等工具进行数据质量检查，了解哪些值属于异常。