Если не пробовал на нем запускать ноутбуки, то поздравляю, будешь приятно удивлен)))

Он позволяет смонтировать твой Гугл диск в виртуальную машину и читать данные оттуда без всяких танцев с бубнами)

Понял, посмотрю чуть позже !!! Спасибо

Всем привет!
Вопрос есть) У меня есть DataFrame, в нем есть колонка (тип Object), и есть пару чисел в виде "1,900.00".
Нужно эту колонку перегнать в float64.
Пробовал и pd.to_numeric, и .astype('float64') - не получается распарсить :(
Задача простая, по любому должно быть простое решение у нее)

скиньте хоть скрин ошибки, не на кофейной же гуще нам гадать в чем проблема)

тоже верно)

@ax_makarov может стоит запинить сообщение с рекомендациями, как оформлять посты с просьбой о помощи? Каждый раз почти он оказывается нужен

Я бы сначала попробовал сделать`df['Price_max'].str.replace(',','')`

у вас локаль не указана, либо нужно задать ее либо убрать запятые как подсказали выше

Надо бы

@ax_makarov , сработало))
Спасибо!
P.S. Я до этого вычищал данные, но через t['Price_min'] = t['Price_min'].map(lambda x: x.lstrip('$'))
Через replace выглядит более аккуратно)

Это чатик для взаимопомощи друг другу. Чтобы вам помогли наиболее быстро, не поленитесь потратить некоторое время на правильную формулировку вопроса.

Прежде чем задать вопрос, постарайтесь хорошо его сформирулировать. Какие критерии "хорошести"?

- Делитесь примером кода, который вы пытаетесь выполнить, вставляйте скриншот ошибки или "чего-то не того" на выходе
- Чаще всего для того, чтобы понять в чем ошибка, нужно посмотреть на датафрейм, поэтому было бы неплохо выложить хотя бы скриншот head(). А ещё лучше выложить небольшой кусочек датасета
- Опишите желаемый результат. Лучше всего если он будет представлен в виде датафрейма (в том числе, это может быть скриншот из Гугл Таблиц или Excel, если там проще оформить, чем через создание эталонного датафрейма)
- Постарайтесь сначала провести исследование в Гугл или Stackoverflow. Если ответ не получилось найти, то вкратце опишите те приёмы, которые вы уже пытались использовать для решения проблемы
- Также настоятельная просьба избегать мета-вопросов, например, "Есть ли тут кто-нибудь кто работал с xyz?". Такие вопросы существенно ухудшают качество коммуникации в чатах. Вместо этого задавайте конкретный вопрос по xyz, так намного выше вероятность получить качественный ответ
- Если вопрос не касается темы анализа данных, а Python в целом либо каких-то отдельных его применений, например, веб-разработки или ботостроительства, то можно попробовать спросить совета в других популярных тематических чатах. Список чатов тут и тут

А не пробовали в функцию pd.to_numeric поставить аргумент downcast="float"

И еще очень часто помогает, когда загружается датафрейм из файла excel или csv при загрузки написать аргумент decimal="," тогда без всяких танцев с бубнами и без доп.кода перевести цифры в int или float

оо, а вот это дельный совет, спасибо)
Чат, вы мне очень помогли!👍

Удачи👍👍👍