将一个函数应用于熊猫中的一个列，给出问题

Question

我正在尝试将数据帧中某列的字符串转换为int。

我有一个金额列包含这样的值：

123,123
(343,344)

我正在转换这个：

123123
343344

为此，我编写了代码：

def strToInt(str2):
'''print(type(str2))'''
if type(str2) == str:
temp = str2.replace("(", "").replace(")","").replace(",","")
'''print("GOT :" + str2 + "     RETURN :" + str(int(temp)))'''
if checkInt(temp):
return int(temp)
return None
def checkInt(s):
if s[0] in ('-', '+'):
return s[1:].isdigit()
return s.isdigit()

print(df['amount'])
df['amount'] = df[['amount']].apply(lambda a: strToInt(a))
print(df['amount'])
print(df.columns)
print(df['amount'])

但我得到的都是空值：我单独检查了函数strToInt，它给出了正确的输出。

但在申请后，我得到了所有的NaN值。

之前：

0            45,105 
1            24,250 
2          8,35,440 
3          3,00,900 
4          1,69,920 

之后：

0         NaN
1         NaN
2         NaN
3         NaN
4         NaN

我该如何解决此问题？

Answer 1

您可能可以使用正则表达式来提高效率：

df = pd.DataFrame({'amount': ['123,456', '(123,456)', '-123,465', '(-123,456)']})
df = df['amount'].str.replace(r'[^-d]', '', regex=True).astype(int)
```
output:
```
0    123456
1    123456
2   -123465
3   -123456
Name: amount, dtype: int64
```

Answer 2

将函数传递到列df['amount']，而不是一列DataFrame-df[['amount']]:

df['amount'] = df['amount'].apply(strToInt)
print (df)
amount
0   45105
1   24250
2  835440
3  300900
4  169920

来自评论的解决方案：

a = np.where(df['amount'].str.startswith('-'), -1, 1)
df['amount'] = df['amount'].str.replace(r'D', '', regex=True).astype(int).mul(a)