Impossible de calculer la somme des données d'une colonne basée sur la devise dans Pandas

Question

Je dispose des données CSV suivantes :

+----------+-------------+-------+---------+
| Category | Part Number | Units |  Cost   |
+----------+-------------+-------+---------+
| Axel     |          78 |   587 | $159.95 |
| Rim      |          48 |   234 | $38.75  |
| Nut      |          39 |  1234 | $0.15   |
| Axel     |          79 |    67 | $110.95 |
+----------+-------------+-------+---------+

Et le code suivant :

# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Importing the dataset
df = pd.read_csv('stock.csv',engine="python")

#Sum of values by category
df.groupby('Category').sum()['Units']
df.groupby('Category').sum()['Cost']

Lorsque j'exécute l'avant-dernière ligne, j'obtiens le résultat suivant :

df.groupby('Category').sum()['Units']
Out[4]: 
Category
Axel     654
Nut     1234
Rim      234
Name: Units, dtype: int64

Lorsque j'exécute la dernière ligne, j'obtiens l'erreur suivante :

KeyError: 'Cost'

Je ne suis pas sûr qu'il existe un moyen simple d'additionner les données sans convertir le type de données en un nombre entier, puis le reconvertir.

Answer 1

.sum() ignore toutes les colonnes non numériques. Vous devez d'abord convertir les coûts en chiffres :

df["Cost"] = df["Cost"].str[1:].astype(float)