# 指定参数 errors='ignore',忽略无法转换的数据值 DATA.astype(float, errors='ignore') 可以看到,除了一些字符型数据之外,其他的数字类型数据都被转换为浮点型(小数型)数据。同样地,如果不进行赋值操作,那么就会返回一个新的数据,而原始数据不会发生变化。 2.使用 eval() 转换特殊类型 astype() 方法多用于...
数值类型包括int和float。 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,rais...
设置为errors=‘coerce’时,pandas会忽略错误,强制把问题数据转换为pd.NaT(datetime与timedelta),或np.nan(数值型)。读取数据时,如果大部分要转换的数据是数值型或detetime,这种操作非常有用,但偶尔也会有非制式数据混合在一起,可能会导致展示数据缺失: error参数还有第三个选项,error=’ignore’。转换数据时会忽略...
# 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 3.缺失值处理 可以看到NaN类型在比...
df.受欢迎度.astype('float') df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'}) 四、pd.to_xx 转换数据类型 to_datetime to_numeric to_pickle to_timedelta 4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型 转换为日期 转换为时间戳 按照format 转换为日期 ...
importpandasaspd# 创建一个包含异常值的 DataFramedata={'column1':['1','two','3','4']}df=pd.DataFrame(data)# 使用 pandas 的 to_numeric 方法处理异常,将无法转换的设置为 NaNdf['column1']=pd.to_numeric(df['column1'],errors='coerce').astype(float)print(df) ...
#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...
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 中使用astype()方法将对象转换为 Float Pandas 提供了astype()方法,用于将一列转换为特定类型。我们将float传递给该方法,并将参数errors设置为'raise',这意味着它将为无效值引发异常。例子: importpandasaspddf=pd.DataFrame([["10.0",6,7,8], ["1.0",9,12,14], ["5.0",8,10,6]],columns=[...
dataframe.astype(dtype,copy,errors) 参数 copy和errors都是关键字参数。 参数值描述 dtype数据类型,或包含每列数据类型的字典: { 'Duration': 'int64', 'Pulse':'float', 'Calories':'int64' }必填。指定数据类型 copyTrue|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(...