Python把某一列中有以万为单位的数变成数字格式，没有则不改变

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。假设需要转换的列名为`col_name`，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 判断列中是否存在以万为单位的数
if '万' in df['col_name'].iloc[0]:
    # 替换万为数字
    df['col_name'] = df['col_name'].str.replace('万', '').astype(float) * 10000

这段代码会先读取一个名为`data.csv`的csv文件。然后，它会检查`col_name`列的第一个元素是否包含`万`字符。如果包含，则它会将列中所有的`万`字符替换为空字符串，并将结果转换为浮点数类型。最后，它会将所有的数乘以10000，即将其转换为以数字格式表示的数。如果列中没有以万为单位的数，则不会进行任何操作，保持原始数据不变。

相关问题

Python把列中有以万为单位的数变成数字，没有则不改变

可以使用正则表达式和Python的re模块来解决这个问题。代码如下：

import re

def convert_to_number(text):
    pattern = r'\d+万'
    match = re.search(pattern, text)
    if match:
        number = int(match.group(0)[:-1]) * 10000
        return re.sub(pattern, str(number), text)
    else:
        return text

这个函数首先使用正则表达式`\d+万`来匹配文本中的万为单位的数字。如果找到了，就将其转换为对应的数字，并使用`re.sub()`函数替换原来的文本中的数字。如果没有找到，则直接返回原来的文本。

Python读取csv把以万为单位的数变成数字

可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件中的数据，然后将以万为单位的数转换为数字。具体步骤如下：

1. 首先导入csv模块：

import csv

2. 打开csv文件：

with open('filename.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)

3. 循环遍历csv文件中的每一行数据，并将以万为单位的数转换为数字：

for row in reader:
    # 将以万为单位的数转换为数字
    if row[0].endswith('万'):
        row[0] = float(row[0].replace('万', '')) * 10000

在上述代码中，我们使用了`endswith()`方法来判断字符串是否以'万'结尾，如果是，则使用`replace()`方法将'万'替换为空字符串，并将结果乘以10000，将其转换为数字。

最后，你可以将转换后的数据写入新的csv文件中或者直接使用转换后的数据进行处理。