Python每日一记127>>>文本型数字转化为数值型数字（eval函数）

不知道大家有没有注意到这样一个问题，那就是我们进行format数字格式化后，是文本型数字,这样是不能进行后续计算的，如何将其转化为数值型数字呢？这里我们不用int(),或者float（）
这个时候我们就可以用eval()函数了，注意只能对文本型的整数或文本型浮点数进行处理，不能对转化为的%数，或者带千分位分割标点的进行转化。
eval():将字符串类型的表达式直接作用为表达式，计算出结果，看看下面的代码：

print(eval('2.00+1'))#对字符串表达式直接运算
print(type(eval('2.00+1')))#得出浮点数的结果

print(eval('2.00'))#对单个字符串运算
print(type(eval('2.00')))#表现为直接转化为浮点数，我们要的就是她，将文本型数字，转化为数值型数字

下面看下直接的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
data_2019=pd.read_excel('C:\\Users\\02180085\\Desktop\\会员新旧离返\\19年-731.xlsx',sheet_name='实验')
data_2019=data_2019.applymap(lambda x:'{:.2f}'.format(x))#转化为保留两位数的浮点数
print(data_2019.dtypes)#看下类型，我们发现变为了object类，也就是字符串str
data_2019['计算']=data_2019['第三列']/data_2019['第二列']#因为类型变化为字符串类，就不能运算了，报错
print(data_2019)

接下来使用eval转化一下，将文本型数字转化为数值型数字

import numpy as np
import pandas as pd
data_2019=pd.read_excel('C:\\Users\\02180085\\Desktop\\会员新旧离返\\19年-731.xlsx',sheet_name='实验')
data_2019=data_2019.applymap(lambda x:'{:.2f}'.format(x)).applymap(lambda x:eval(x))#使用eval转化一下，将文本型数字转化为数值型数字
print(data_2019.dtypes)#类型就变为浮点数了
data_2019['计算']=data_2019['第三列']/data_2019['第二列']#可以计算了
print(data_2019)