python之从 Pandas 的混合数据类型系列中选择具有给定数据类型的行

我有一个来自 Excel 电子表格的 Pandas 系列，它主要是 float ，但有一些字符串未被解析，因为货币位于不同的区域设置:

s = pd.Series(['1,23', '4.56,78', 1, 2.0, np.nan]) 

我只想选择那些字符串项目，以便我可以应用转换:

s[s.apply(type) == str] = s[s.apply(type) == str].str.replace('.', '').str.replace(',', '.') 
s.astype(float) 
 
0      1.23 
1    456.78 
2      1.00 
3      2.00 
4       NaN 
dtype: float64 

但我找不到一种好的(内置的、矢量化的)方法来逐行获取或选择数据类型。有没有更好的办法？

请您参考如下方法:

您可以使用 str.translate 同时做这两件事(转换，改变 dtype):

pd.to_numeric(s.str.translate(str.maketrans({'.': '', ',': '.'}))).fillna(s) 
 
0      1.23 
1    456.78 
2      1.00 
3      2.00 
4       NaN 
dtype: float64 

dtype 将是 'float64'。