pandas习题 118：解决“数字字符串”计算报错

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gr99123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

（编码题）财务同事从系统导出的《差旅报销单》里，金额列全是字符串：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "单号": [1001, 1002, 1003, 1004],
    "交通费": ["120.5", "85", "300.0", "缺失"],   # 字符串，含中文“缺失”
    "住宿费": ["400", "320", "500", "200"]
})

目前直接 df["交通费"] + df["住宿费"] 会报错；需要先把两列变成数值。

任务：

用 一行 pd.to_numeric() 把 交通费 和 住宿费 转换为浮点数，遇到无法转换的值（如“缺失”）设为 NaN。
计算并新增一列 总额，打印结果。

参考答案

代码如下：

(
    df.set_index('单号')
    .apply(pd.to_numeric, errors="coerce")
    .assign(总额=lambda x: x.sum(axis=1))
)

输出：

      交通费 住宿费  总额
单号
1001  120.5  400  520.5
1002   85.0  320  405.0
1003  300.0  500  800.0
1004    NaN  200  200.0

pandas习题 118：解决“数字字符串”计算报错

参考答案

相关内容