我的数据框中有一列，其值类似于‘3.456B’，实际上代表34.56亿（和百万表示法类似）。如何将此字符串形式转换为正确的数字表示形式？
这显示了数据帧：
import pandas as pd data_csv = pd.read_csv('https://biz.yahoo.com/p/csv/422conameu.csv') data_csv
这是一个样本值：
data_csv['Market Cap'][0] type(data_csv['Market Cap'][0])
我尝试了这个：
data_csv.loc[data_csv['Market Cap'].str.contains('B'), 'Market Cap'] = data_csv['Market Cap'].str.replace('B', '').astype(float).fillna(0.0) data_csv
但不幸的是，最后还有带“ M”的值，表示百万。它返回错误，如下所示：
ValueError: invalid literal for float(): 6.46M
如何在此列中用适当的值替换B和M？有更好的方法吗？
假设所有条目的末尾都有一个字母，则可以执行以下操作：
d = {'K': 1000, 'M': 1000000, 'B': 1000000000} df.loc[:, 'Market Cap'] = pd.to_numeric(df['Market Cap'].str[:-1]) * \ df['Market Cap'].str[-1].replace(d)
这会将除最后一个字符以外的所有内容转换为数字值，然后将其乘以等效于最后一个字符中字母的数字。
