如何将Pandas DataFrame中"XX years XX months"格式的object列转为浮点值？

直接用astype('float')报错是因为该列是包含文字的字符串，Pandas无法直接将非纯数字的字符串转换为浮点数。需要先提取字符串中的年、月数值，再计算为统一的浮点值，步骤如下：

• 提取年和月的数字：使用正则表达式从字符串中分离出年、月的数值，生成临时列

  df_Jan[['years', 'months']] = df_Jan['remaining_lease'].str.extract(r'(\d+) years (\d+) months', expand=True)
  

• 转换临时列为数值类型：将提取出的字符串数字转为浮点型

  df_Jan['years'] = df_Jan['years'].astype(float)
  df_Jan['months'] = df_Jan['months'].astype(float)
  

• 计算浮点型的剩余租期：根据需求选择以年或月为单位计算

  • 以年为单位：

    df_Jan['remaining_lease_float'] = df_Jan['years'] + df_Jan['months'] / 12
    

  • 以月为单位：

    df_Jan['remaining_lease_float'] = df_Jan['years'] * 12 + df_Jan['months']
    

• 可选清理：如果不需要临时的years和months列，可删除

  df_Jan = df_Jan.drop(['years', 'months'], axis=1)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nathan Leow