如何将DataFrame价格列中带M/k的单位值转换为数值并正确回填？

问题原因 #

你第二种写法的错误核心是：循环过程中每次都给整个car['Price']列赋值为当前的x，相当于每轮循环都把所有行的价格覆盖成当前值，最终整个列自然会保留最后一轮循环的计算结果。

解决方案 #

方案1：基于现有代码的最小修改 #

你第一段代码已经把所有计算好的正确值存到了correctVal列表里，直接把这个列表赋值给Price列即可：

car['Price'] = car['Price'].astype('string')
car['Price'] = car['Price'].str.replace('M', '*1000000', regex=True)
car['Price'] = car['Price'].str.replace('k', '*1000', regex=True)
correctVal = []
for x in car['Price']:
    x = pd.eval(x)
    correctVal.append(x)
# 新增这一行直接赋值
car['Price'] = correctVal

方案2：更简洁的向量化写法（无需手动循环） #

直接用apply方法批量处理每一行的值，代码更简洁，执行效率也更高：

car['Price'] = car['Price'].astype('string')
car['Price'] = car['Price'].str.replace('M', '*1000000', regex=True)
car['Price'] = car['Price'].str.replace('k', '*1000', regex=True)
# 直接批量执行表达式计算
car['Price'] = car['Price'].apply(pd.eval)

两种方案都可以正常完成数值转换和回填，第二种写法更符合pandas的使用习惯，也不容易出现循环赋值的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bummydummy