转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series errors:转换时遇到错误的设置,ignore,raise,coerce,下面例子中具体讲...
此方法的工作方式与df.astype()类似,但df.astype()无法识别特殊字符,例如货币符号($)或千位分隔符(点或逗号)。 然而,这种方法在某些需要清理数据的情况下非常方便。例如,列l8中的数据是“文本”数字(如“1010”)和其他实文本(如“asdf”)的混合。...
data={'col1':['1','2','three','4','pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)df['col1']=df['col1'].astype(float,errors='coerce')print(df) Python Copy 示例2:多列转换 importpandasaspdimportnumpyasnp data={'col1':['1','2','three','4','pandasdataframe.com'],'col2':['...
Pandas的astype()函数和复杂的自定函数之间有一个中间段,那就是Pandas的一些辅助函数。 3.1to_numeric # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 5]}) 转换前数据 # 数据转换,如遇到NaN数据时,用0来填充 df['a_int'] = pd.to_numeric(df['a'], errors='coerce').fillna(0) 红...
astype astype()方法显式地把一种数据类型转换为另一种,默认操作为 复制数据,就算数据类型没有改变也会复制数据,copy=False改变默认操作模式。此外,astype无效时,会触发异常。 向上转型一般都遵循NumPy规则,操作中含有两种不同类型地数据时,返回更为通用地那种数据类型。
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int, errors='coerce') 问题二:缺失值处理 在数据集中,缺失值是一个常见的问题。如果不妥善处理缺失值,可能会导致计算错误或模型性能下降。 解决方案: 对于缺失值,我们可以选择删除含有缺失值的行,或者对缺失值进行填充。删除含有缺失值的行可以使用dropna方法: ...
#astype可以使用NumPydtype、np.int16,一些Python类型(例如bool),或pandas特有的类型(比如分类dtype)importpandasaspd#参数解释copy——>True|False——>可选。 默认为True。指定是返回副本(True),还是在原始 DataFrame 中进行更改(False)。 errors ——>'raise'|'ignore'——>可选。默认的raise。指定是忽略错误还...
# astype中的error没有`coerce`选项,所以只适合`numeric`内部类型的转换,比如将int32转换为int64,int32转换为float32 # 而不适合在object,时间格式之间做转换, s.astype('int32',errors='raise') s.astype('int32',errors='ignore') # 对object无效,astype只能对numeric类型生效 ...
2. astype转换数据类型 对于已经存在的数据,我们常用astype来转换数据类型,可以对某列(Series)也可以同时指定多列。 In [1]: df.受欢迎度.astype('float')Out[1]: 0 10.01 6.02 2.03 8.04 7.0Name: 受欢迎度, dtype: float64In [2]: df.astype({'国家':'stri...
在pandas 中,可以通过检查转换后的数据类型与预期的数据类型是否一致来判断 astype 转换是否失败。具体步骤如下: 首先,确保你已经导入了 pandas 库:import pandas as pd 假设你有一个名为df的 DataFrame,并且你想将某一列转换为特定的数据类型。首先,你需要指定该列的名称,假设列名为column_name。