将百分比值转换为python dataframe中的数字

将百分比值转换为Python DataFrame中的数字，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建一个包含百分比值的DataFrame示例：

data = {'Percentage': ['75%', '60%', '90%']}
df = pd.DataFrame(data)

使用str.rstrip()函数删除百分比值中的百分号符号：

df['Percentage'] = df['Percentage'].str.rstrip('%')

使用astype()函数将百分比值转换为浮点型数字：

df['Percentage'] = df['Percentage'].astype(float) / 100

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'Percentage': ['75%', '60%', '90%']}
df = pd.DataFrame(data)

df['Percentage'] = df['Percentage'].str.rstrip('%')
df['Percentage'] = df['Percentage'].astype(float) / 100

print(df)

输出结果如下：

   Percentage
0        0.75
1        0.60
2        0.90

这个方法适用于将百分比值转换为小数，在处理百分比数据时非常有用。对于数据分析、统计计算等任务，将百分比转换为数字可以更方便地进行计算和分析。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云服务器（云服务器产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm）可以在云端轻松创建和管理虚拟机，提供稳定可靠的计算资源。

相关·内容

python中字符串类型转换为数字类型_python字符串转int

= float(st) # t = 0.4 st = '0.4' t = float(st) # t = 0.4 t = 0.4 st = str(t) # st = '0.4' 注意把字符串转换为数字类型时...，数字类型是int 还是 float，否则会出错。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

5.4K1 0

python数字转字符串固定位数_python-将String转换为64位整数映射字符以自定…「建议收藏」

您将4个不同“数字”的字符串解释为数字,因此以4为基数.如果您有一串实际数字,范围为0-3,则可以让int()真正快速地生成一个整数. def seq_to_int(seq, _m=str.maketrans...(‘ACGT’, ‘0123’)): return int(seq.translate(_m), 4) 上面的函数使用str.translate()用匹配的数字替换4个字符中的每个字符(我使用静态str.maketrans...() function创建转换表).然后将所得的数字字符串解释为以4为底的整数....32个字母或更少,则结果整数将适合无符号8字节整数表示形式.在上面的输出示例中,我使用format()字符串分别将该整数值格式化为十六进制和二进制字符串,然后将这些表示形式零填充到64位数字的正确位数....如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

9.7K4 0

《小功能》python实现文本中的小写数字转大写

文章目录 python工具实现文本中的小写数字转大写源码效果图 python工具实现文本中的小写数字转大写 python工具实现文本中的小写数字转大写源码 # -*- coding:utf-8...-*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name ： num2chn...Description : 小写数字转大写中文 Envs : Author : yanerrol Date ： 2020/2/14

1.6K1 0

分隔百度百科中的名人信息与非名人信息

导入python包 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 导入非名人数据 notCelebrity=[] for each...3.RandomForestClassfier.fit(): ValueError: could not convert string to float 无法见字符串转换为浮点型，在机器学习过程中遇到的一个问题...2.词频向量化 CountVectorizer 类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i类文本下的词频。...（1）词频（Term Frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。即词w在文档d中出现的次数count(w, d)和文档d中总词数size(d)的比值。...即文档总数n与词w所出现文件数docs(w, D)比值的对数。某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。

1.2K2 0

python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

前言希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...：cf2cdm 将cfgrib样式的Dataset转换为经典的ECMWF坐标命名的形式 >>> import cf2cdm >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...问题解决：将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的grib文件 pygrib写grib文件的优势在于，写出的grib文件，基本上会保留原始grib文件中的信息，基本的Attributes等也不需要自己编辑...，会直接将原始文件中的信息写入替换的大致思路如下： replace_data = np.array(data) #你想替换的数据 with pygrib.open(grbfile) as grbs...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据

8141 0

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列将df中列value_1里小于5的值替换为0： df['value_1'].where(df['value_1'] > 5 , 0) Where...「掩码」（英语：Mask）在计算机学科及数字逻辑中指的是一串二进制数字，通过与目标数字的按位操作，达到屏蔽指定位而实现需求。 6....Melt Melt用于将宽表变成窄表，是 pivot透视逆转操作函数，将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame。

4.1K2 0

如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...让我们在命令行中启动Python解释器，如下所示： python 在解释器中，将numpy和pandas包导入您的命名空间： import numpy as np import pandas as pd...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...，用于表示数据变化范围的数值 min 集合中的最小或最小数字 25% 第25百分位数 50% 第50百分位数 75% 第75百分位数 max 集合中的最大或最大数字让我们通过使用describe()...让我们创建一个名为user_data.py的新文件并使用一些缺少值的数据填充它并将其转换为DataFrame： import numpy as np import pandas as pd user_data

18.7K0 0

强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

-- -->'grammer':'Perl','popularity':6.6} df = df.append(row,ignore_index=True) # 某列小数转百分数 df.style.format...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max()...，替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；- 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

15.9K2 0

Python | Github 收藏夹（#week05）

/python-docx pdfshift 调用 PDFShift API 将 HTML 转换为 PDF https://github.com/pdfshift/pdfshift-python automate_excel...python 分析财报案例 https://github.com/1qweasdzxc/python pyreadstat 读取 SAS、Stata 等格式到 DataFrame https://github.com.../lolly pypinyin 汉字转拼音工具 https://github.com/mozillazg/python-pinyin weiboSpider 新浪微博爬虫 https://github.com...bopo/cardbin chinese2digits 汉字数字（中文数字）转为阿拉伯数字 https://github.com/Wall-ee/chinese2digits pdfkit 从 HTML...生成 PDF https://github.com/JazzCore/python-pdfkit tabula-py 从 PDF 中提取表格存为 Pandas DataFrame https://github.com

1.5K1 0

浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

x utf-8 * 在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换，可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...下面看一下convmv的具体用法： convmv -f 源编码 -t 新编码 [选项] 文件名 #将目录下所有文件名由gbk转换为utf-8 convmv -f GBK -t UTF-8 -r --nosmart...#清洗数字格式字段 #如果本来这一列是数据而写了其他汉字，则把这一条替换为0，或者抛弃？...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话，可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中，利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。...结果集合，使用toPandas() 转换为pandas 的dataframe 之后只要通过引入matplotlib, 就能完成一个简单的可视化demo 了。

5.5K3 0

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

['Perl',6.6] row = {'grammer':'Perl','popularity':6.6} df = df.append(row,ignore_index=True) # 某列小数转百分数...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值...，替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

14.8K3 0

pandas

对象 5.dataframe保存进excel中多个sheet(需要注意一下，如果是在for循环中，就要考虑writer代码的位置了) # 将日流量写入‘逐日流量’，将位置写入‘格网中的经纬度...原因： writer.save（）接口已经私有化，close()里面有save()会自动调用，将writer.save()替换为writer.close()即可更细致的操作：可以添加更多的参数，比如...列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df['column_name..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置我们的DataFrame...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置注意转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。

1181 0

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

上述代码中，where(df['new_col']>0,0)指定'new_col'列中数值大于0的所有数据为被替换对象，并且被替换为0。...Pct_change函数用于比较元素时间序列中的变化百分比。 df.value_1.pct_change() ? 9. Rank Rank函数实现对数据进行排序。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Applymap Applymap用于将一个函数应用于dataframe中的所有元素。请注意，如果操作的矢量化版本可用，那么它应该优先于applymap。

5.6K3 0

整理了25个Pandas实用技巧

从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。...isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： ? 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

2.8K4 0

整理了25个Pandas实用技巧（下）

从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...'Drama', 'Western'])].head() Out[64]: 这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...DataFrame: 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化：我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。

2.4K1 0

玩转数据处理120题｜Pandas版本

Python解法 df.head() 23 数据计算题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...[0] 45 缺失值处理题目：检查数据中是否含有任何缺失值难度：⭐⭐⭐ Python解法 df.isnull().values.any() # False 46 数据转换题目：将salary列类型转换为浮点数...Python解法 df.columns = ['col1','col2','col3'] 89 数据提取题目：提取第一列中不在第二列出现的数字难度：⭐⭐⭐ Python解法 df['col1'][~...(df['col2']) temp.value_counts()[:3] 91 数据提取题目：提取第一列中可以整除5的数字位置难度：⭐⭐⭐ Python解法 np.argwhere(df['col1...Python解法 df = pd.DataFrame(np.random.random(10)**10, columns=['data']) df.round(3) 105 数据处理题目：将上一题的数据转换为百分数

7.5K4 0

pandas、matplotlib、Numpy模块的简单学习

是BSD许可的开源库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。...pandas模块：操作excel/json/sql/ini/csv(配置文件）使用pandas处理Excel文件需要根据报错内容安装两个插件，pd从Excel中读取的是DataFrame数据类型。...T转置，就是矩阵的转置 arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(arr,'\n',arr.T) # [[1 4] # [2...a,b+100），horizontalalignment也可简写成ha，将数字居中 plt.bar(x,y,color="blue")#color可以设置树状图的颜色 # plt.savefig...:就是百分比值 p.set_size(15) p.set_color('white') plt.show()

9463 0

如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 - 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...请注意，Python 索引从0开始，而不是1，这样，如果要调用 dataframe 中的第一个值，则使用0而不是1！你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异，以便你需要复习。在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。...以下教程详细介绍了 re库的各个方法。现在我们已经删除了逗号，我们可以轻易地将列转换为数字。 ? 现在我们可以计算这列的平均值。 ?...现在，可以对我们以前不能做的人均 GDP 列进行各种计算，包括通过不同的值过滤列，并确定列的百分位数值。选择/过滤数据任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。

10.8K6 0

掌握一点儿统计学

在Python中，提供了Counter来获得各个元素出现的次数，因此mode函数的实现非常简单： def mode(x): counts = Counter(x) max_count =...以下是维基百科对各种百分比值对应术语的说明： The only 2-quantile is called the median The 3-quantiles are called tertiles or...划分后的数据有利于对各个区间段的数据进行比较。正如《Head First Data Analysis》一书所说：“进行有效地比较是数据分析的核心”，很多时候，数字需要和数字进行比较，才能产生价值。...标准差(standard deviation) 如果调用Spark中DataFrame的describe()，会显示针对DataFrame各列数据进行的summary统计，统计结果就包括前面提到的count...将这些差值累加起来（称之为“deviation from mean，离均差”），就可以反映一个较为准确的离散程度。该值越大，说明离散度越大，分布的区间也越大。

9516 0

用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 —— 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...请注意，Python 索引从0开始，而不是1，这样，如果要调用 dataframe 中的第一个值，则使用0而不是1！你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异，以便你需要复习。在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。...以下详细介绍了 re库的各个方法。现在我们已经删除了逗号，我们可以轻易地将列转换为数字。 ? 现在我们可以计算这列的平均值。 ?...SQL 和 Excel 都具有将查询转换为图表和图形的功能。使用 seaborn 和 matplotlib 库，你可以使用 Python 执行相同操作。

8.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云