Pandas dtype object 对象转化成float数组以及String Replace Error 解决方法

新手友好的纯小白入门指南，因为我自己也是小白。

Pandas读取csv文件后遇到了问题，读入的数据DataFrame格式可以理解为字典，每一个column对应csv表格中的一列。为了进行下一步处理，需要将原来的数据转化为浮点数（float）格式。但是使用dtype()查看了一下，发现需要读数据的那一列的元素格式是object。是我比较菜，python才入门一个星期，实在不知道这是什么东东。

读出来的数据是这样的，格式是123?45的样子。这里的问号？其实应该改成小数点的。

所以现在的任务是把123?45变成123.45，并且存到一个列表里。

首先想到的就是直接进行str.replace()操作，但是，很不幸，没有用，白白折腾了一晚上。

于是想到是不是因为是object对象的问题呢，那么试着把object对象转化成string也许就可以操作了，结果……

string和object他俩就是一个东西啊！！！！！

传送门：https://blog.csdn.net/a8131357leo/article/details/79635866

自然，对整个数组进行str.replace()之后检查得到的还是object对象了。

在stackoverflow上搜了一下发现超级多人也在问这个问题。最后发现如果是对整个

data['Latitude'] = data['Latitude'].astype('str')

然后直接

data['Latitude'] = data['Latitude']str.replace(x1, "? ", ".")

进行操作是无效的。但是！对单个元素的操作是有效的。也就是需要加上一个Series对象遍历的过程；并且在遍历的过程中，使用正则表达式搜查到符合数据格式的条目，然后直接在Series对象内部，逐个进行格式匹配，replace，和计算对应的浮点数的过程。

data = pd.read_csv('/Users/nie/Downloads/test2.csv', encoding = 'utf-8')

data['Latitude'] = data['Latitude'].astype('str')

data1 = []

for x in range(0, len(data['Latitude'])):

x1 = data['Latitude'][x]

x2 = str.replace(x1, "? ", ",")

num = 0

if re.match("dd,dd.ddd",x2):

num = float(x2[3]) * 10 + float(x2[4]) + float(x2[6]) * 0.1 + float(x2[7]) * 0.01 + float(x2[8]) * 0.001

num = round(num, 3)

data1.append(num)

print(data1)

至于为什么需要单个元素进行处理，我也不是很清楚……但是实测有效。

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