处理DataFrame中含多样数值单位的列转换问题

错误原因 #

你遇到的AttributeError: 'str' object has no attribute 'str'，本质是误用了Pandas的Series方法：.str是专为Series对象设计的字符串处理接口，但apply会把DataFrame列的单个元素（这里是字符串）传入自定义函数，直接对字符串操作即可，不需要再加.str。

完整解决方案 #

1. 读取目标文件 #

import pandas as pd
df = pd.read_csv('ForEx.csv')

2. 编写适配单个元素的转换函数 #

针对actual列的混合格式（含百分号、纯数值等），写一个能统一转换为数值格式的函数：

def format_actual_value(val):
    # 统一转为字符串处理，兼容列内混合类型
    val_str = str(val).strip()
    # 处理带百分号的情况：去除百分号后转浮点数，再除以100转为小数
    if '%' in val_str:
        try:
            return float(val_str.replace('%', '')) / 100
        except ValueError:
            return pd.NA
    # 处理纯数值或其他可转换格式
    else:
        try:
            return float(val_str)
        except ValueError:
            return pd.NA

3. 生成转换后的CNactual列 #

用apply将函数作用到actual列的每个元素：

df['CNactual'] = df['actual'].apply(format_actual_value)

扩展说明 #

• 如果actual列还有其他格式（比如带千分位逗号、货币符号），可以在函数里添加对应替换逻辑，比如val_str.replace(',', '')
• 返回pd.NA是为了标记无效值，方便后续用df.dropna()或df.fillna()处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leo Torres