如何用if语句处理带m/Th单位的字符串转整数，解决替换不全与float迭代报错

• 关于TypeError: argument of type 'float' is not iterable报错：你的猜测不对，该报错是因为DataFrame中存在空值（NaN属于float类型），直接对float类型执行"m" in i的包含判断时，float不可迭代，因此触发报错，和小数带m的格式无关。
• 关于m前缀适配问题：你最初的替换逻辑仅匹配.00m后缀，修改后的正则逻辑会丢失小数点的位数信息，例如£1.2m会被提取为12，乘以10000得到120000，和正确值1200000相差10倍，逻辑存在问题。

批量处理版本（适配你原有的输入格式） #

import re
import numpy as np

def convert_currency_to_int(x):
    data = []
    for i in x:
        # 先处理非字符串/空值情况，避免报错
        if not isinstance(i, str):
            # 可根据需求替换为0或者其他默认值
            data.append(np.nan)
            continue
        # 正则匹配数值部分（支持整数、小数、开头带小数点的格式）和单位
        match_res = re.search(r'([\d]*\.?\d+)(m|Th\.)', i)
        if not match_res:
            # 未匹配到有效单位的场景，可自定义处理逻辑
            data.append(np.nan)
            continue
        val = float(match_res.group(1))
        unit = match_res.group(2)
        if unit == 'm':
            res = int(val * 1000000)
        elif unit == 'Th.':
            res = int(val * 1000)
        data.append(res)
    return data

DataFrame 专用版本（更适合大表批量处理） #

import re
import numpy as np

def convert_single_currency(i):
    if not isinstance(i, str):
        return np.nan
    match_res = re.search(r'([\d]*\.?\d+)(m|Th\.)', i)
    if not match_res:
        return np.nan
    val = float(match_res.group(1))
    return int(val * 1000000) if match_res.group(2) == 'm' else int(val * 1000)

# 使用示例，直接对指定列做转换即可
# df['转换后整数字段'] = df['原货币字段'].apply(convert_single_currency)

# 测试数据包含.50m格式、空值等场景
data_array = np.array(['£67.50m', '£63.00m', '£49.50m','£90Th.', '£720Th.', '£.50m', '£1.2m', np.nan], dtype=object)
print(convert_currency_to_int(data_array))

输出结果：
[67500000, 63000000, 49500000, 90000, 720000, 500000, 1200000, nan]

适配范围：

• 自动跳过空值/非字符串类型数据，解决TypeError报错
• 支持任意小数格式的m单位匹配，包括.50m这类开头带小数点的场景
• 自动过滤货币符号，不需要额外替换£等特殊符号
• 数值计算逻辑准确，不会出现位数错位问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者me.limes