如何移除温度数据中的摄氏度符号与括号？解决astype(float)转换报错

针对你的温度数据，可通过字符串提取/替换清理非数字内容后转浮点型，具体代码如下：

方法1：提取数字部分（推荐，适配所有带符号/括号的情况） #

使用str.extract直接提取字符串中的整数或小数，自动忽略括号、°C/°F等无关字符：

import pandas as pd

# 假设数据已存入DataFrame df
# 对所有列执行数字提取操作
df = df.apply(lambda col: col.str.extract(r'(\d+\.?\d*)', expand=False))
# 转换为浮点型
df = df.astype(float)

正则表达式(\d+\.?\d*)会精准匹配所有整数和小数格式的数值，无需逐个清理符号。

方法2：逐个替换无关字符 #

如果需要针对性清理特定符号，可分步替换掉括号、°C、°F：

# 替换括号为空
df = df.replace(r'[\(\)]', '', regex=True)
# 替换°和单位标识为空
df = df.replace(r'°[CF]', '', regex=True)
# 转换为浮点型
df = df.astype(float)

处理后示例结果 #

清理转换后的数据会变为纯数值格式：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bernard Ngoruse