在上面的代码中,我们使用了try-except语句来逐个转换数据。如果转换成功,则将值添加到int_data列表中;如果引发ValueError异常,则将无法转换的数据替换为NaN值。最后,我们将列表转换为Pandas Series并打印输出。请注意,这里使用了NumPy库中的NaN值来表示缺失数据。你可以根据实际需求选择适合的缺失值表示方式。相关文章推荐...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含NaN值的DataFramedata=pd.DataFrame({'A':[1,np.nan,3],'B':[4,5,np.nan]})# 使用列的平均值填充NaNdata.fillna(data.mean(),inplace=True)print(data) Python Copy Output: 3. 结合astype和NaN处理 在实际应用中,我们经常需要在处理NaN值后转换数据类型,...
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。...
tcc['TotalCharges']=tcc['TotalCharges'].apply(lambda x: x if x != ' ' else np.nan).a...
nan, '1.1', '2.2', '3.3'] } df = pd.DataFrame(data) df = df.astype({'col1': 'int', 'col2': 'float'}) print(df) Python Copy4. 错误处理使用.astype() 方法时,可以通过 errors 参数来控制错误处理的行为。例如,如果转换过程中遇到无法转换的数据,可以选择忽略这些错误。
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) ...
当试图使用astype()处理时发现报错了,错误信息是ValueError: could not convert string to float: '$2.39 ' 于是去网上查查别的转换方法,有人说使用to_numeric()可以,亲测有效,赶紧去试试看。 插播下to_numeric()的用法: to_numeric()用于转换成数据类型; errors 默认值:raise-》遇到非数字字符串类型就会报错;...
pd.to_numeric()方法 此方法的工作方式与df.astype()类似,但df.astype()无法识别特殊字符,例如货币符号($)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。在pd.to_numeric方法中,当errors=’coerc...
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。在pd.to_numeric方法中,当errors=’coerce’时,代码将运行而不...
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...