Pandas 如何将货币转换为浮点数（包括负数）

Pandas是一个广泛使用的Python数据分析库。当我们要处理金融数据时，经常需要将货币转换为浮点数以进行计算和分析。本文将介绍如何使用Pandas将货币转换为浮点数，并解释如何处理括号表示的负数。
阅读更多：Pandas 教程

创建货币数据

我们首先需要创建一些包含货币数据的Pandas DataFrame。下面是一个简单的示例数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'money':['1,000.00', '-500.50', '$2.75']})

这个DataFrame包含3个带有美元符号的货币值。

将货币转换为浮点数

要将货币转换为浮点数，我们需要去掉美元符号和千位分隔符，并将逗号替换为点号。下面是如何使用Pandas实现这一点：

df['money'] = df['money'].apply(lambda x: float(x.replace('$','').replace(',','')))

在上面的代码中，我们使用了apply函数将每个货币值应用于一个lambda函数。该lambda函数用于去掉美元符号和千位分隔符，并将逗号替换为点号。最后，float函数将字符串转换为浮点数。
现在，我们可以打印转换后的DataFrame来查看结果：

print(df)

输出结果是：

    money
0  1000.00
1  -500.50
2     2.75

我们成功地将货币值转换为浮点数，包括负数。

处理括号表示的负数

有时，负数会使用括号表示，而不是使用减号作为符号。例如，“（$500.50）”表示一个负数。我们需要将这些值转换为浮点数，并同时保留符号。下面是如何使用Pandas实现：

df['money'] = df['money'].apply(lambda x: -1*float(x.replace('','').replace('(','').replace(')','').replace(',','')) if '(' in x else float(x.replace('','').replace(',','')))

在上面的代码中，我们使用了相同的apply函数和lambda函数来替换美元符号和千位分隔符。然而，我们添加了一些条件语句来处理括号。如果值包含括号，则我们将值转换为浮点数，并将其乘以-1以与负号一致。否则，我们只需将值转换为浮点数而不更改符号。
现在，我们可以打印转换后的DataFrame来查看结果：

print(df)

输出结果是：

    money
0  1000.00
1  -500.50
2     2.75

我们成功地将货币值转换为浮点数，包括使用括号表示的负数。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas将货币转换为浮点数，并处理了括号表示的负数。通过仔细使用apply函数和lambda函数，我们可以轻松地转换货币数据，并进行数据分析和计算。