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。

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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['salaryMonth'].map(lambda x:x.replace('薪','')) AttributeError: 'int' object has no attribute 'replace'

这个错误是因为在使用 `map` 函数时，对整数类型的数据进行了 `replace` 操作，而 `replace` 是字符串类型的方法，无法作用于整数类型的数据。

可能的原因是 `data['salaryMonth']` 中包含了一些整数类型的数据，而你在对其进行 `map` 操作时，没有进行类型判断和处理。

你可以先使用 `dtype` 函数查看 `data['salaryMonth']` 中的数据类型，然后根据数据类型进行操作。如果是整数类型，可以将其转换为字符串类型，再进行 `replace` 操作。你可以尝试以下代码：

data['salaryMonth'] = data['salaryMonth'].astype(str).map(lambda x:x.replace('薪',''))

其中，`astype` 函数将整数类型转换为字符串类型，然后再进行 `map` 和 `replace` 操作。