# 处理comment列数据 def comment_p(x): x = x.replace(r'+','') if '万' in x: x = x.replace(r'万','') x=float(x)*10000 return x else: return xdf['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x:comment_p(x)).astype('int')
时间: 2024-03-22 14:40:21 浏览: 68
根据您提供的代码,`comment_p` 函数中的 `return` 语句返回的是一个浮点数类型,但是 `df['new_comment']` 的数据类型被指定为整型,所以会报错。您可以将 `return` 语句中的浮点数强制转换为整型,如下所示:
```
# 处理comment列数据
def comment_p(x):
x = x.replace(r'+','')
if '万' in x:
x = x.replace(r'万','')
x = int(float(x) * 10000)
return x
else:
return int(x)
df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x: comment_p(x)).astype('int')
```
这样可以确保 `df['new_comment']` 列中的数据类型是整型,避免了类型错误的出现。
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代码8import math def comment_p(x): if math.isnan(x): return x elif not isinstance(x, str): return math.nan x = x.replace(r'+','') if '万' in x: x = x.replace(r'万','') x = float(x) * 10000 return int(x) elif x.isdigit(): return int(x) else: return math.nan
这段代码定义了一个函数 `comment_p(x)`,用于将 DataFrame 中的一列数据进行处理,具体来说:
- `import math`:导入 Python 的 math 模块,用于进行数学计算;
- `def comment_p(x):`:定义函数 `comment_p(x)`,其中 `x` 表示 DataFrame 中的一列数据;
- `if math.isnan(x):`:对于 `x` 为 NaN(缺失值),直接返回 `x`;
- `elif not isinstance(x, str):`:对于 `x` 不是字符串类型,返回 NaN;
- `x = x.replace(r'+','')`:将 `x` 中的加号替换为空字符;
- `if '万' in x:`:如果 `x` 中包含“万”字:
- `x = x.replace(r'万','')`:将 `x` 中的“万”字替换为空字符;
- `x = float(x) * 10000`:将 `x` 转换成浮点数类型并乘以 10000;
- `return int(x)`:将计算结果转换成整数类型并返回;
- `elif x.isdigit():`:如果 `x` 是纯数字,则将其转换成整数类型并返回;
- `else: return math.nan`:否则返回 NaN。
这段代码的作用是将 DataFrame 中的一列数据进行处理,将其规范化成整数类型,并将其中的加号和“万”字去除。如果处理后的结果不是整数,则将其转换成 NaN(缺失值)。
1 def comment_p(x): ----> 2 x = x.replace('+','').replace('万','') 3 if x.isdigit(): 4 return int(x) AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'
根据报错信息,出现了 `AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'` 的错误,这是因为 `x` 可能是浮点数类型,而浮点数类型没有 `replace` 方法。可以先将浮点数类型转换为字符串类型,再进行替换操作,例如:
```
def comment_p(x):
if isinstance(x, float) and math.isnan(x):
return None
x = str(x).replace('+','').replace('万','')
if x.isdigit():
return int(x)
else:
return None
```
在这个函数中,首先判断 `x` 是否为 `NaN`,如果是,则返回 `None`。然后将 `x` 转换为字符串类型,并去掉 `+` 和 `万` 符号。最后判断字符串是否为数字,如果是,则将其转换为整数格式并返回;否则返回 `None`。
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