pandas数据清洗过程中,某数据列存在多个数据类型,提示int object has no attribute replace,解决方案参考

在进行pandas数据清洗时,遇到数据列包含int、str和float导致replace方法报错。分析发现,尝试对整数应用字符串函数时,会返回NaN。解决方法是创建一个函数,检查值是否为字符串再执行清洗,避免对数字调用字符串函数。通过此方法成功解决了数据清洗问题。

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公司给了一个TB某品类的市场调研任务,经过一番努力,搞了几十个数据报表,由于列名都是一致的,前期数据清洗进度很快。当进行数据分析的时候,总是频繁提示数据中带有逗号,用如下代码进行了清洗。

result["搜索人数"] = result.loc[:, "搜索人数"].apply(lambda x: float(x.replace(",", "")))

随着分析的深入,需要做算术运算,使用如下代码进行数据类型转化

result["搜索人数"].astype('float')

频繁部分列出现报错

AttributeError: 'int' object has no attribute 'replace'

你根本无法想象,搜索人数的单元格式,竟然是货币格式(查看源文件才发现)

result["搜索人数"
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