errors: 错误处理方式,同astype。 downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围,可选值为'integer'或'float'。 (一)优势 自动识别缺失值to_numeric可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN,这使得它非常适合处理含有脏数据的数据集。 优化内存占用使用downcast参数可以帮助减少不必要的内存消耗。例如,当数据实际上只包含较小...
to_numeric主要用于将字符串或其他非数值类型的序列转换为数值类型。相比于astype,它具有更好的容错能力。其基本语法如下: pd.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) arg: 要转换的对象,可以是列表、元组、Series等。 errors: 错误处理方式,同astype。 downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围,可选值为’in...
pd.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) 1. arg: 要转换的对象,可以是列表、元组、Series等。 errors: 错误处理方式,同astype。 downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围,可选值为’integer’或’float’。 (一)优势 自动识别缺失值 to_numeric可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN,这使得它非常适合...
简介:在数据分析中,Pandas的`astype`和`to_numeric`是两种常用的数据类型转换方法。`astype`可将DataFrame或Series中的数据转换为指定类型,支持单一列或多列转换;常见问题包括无效字面量和精度丢失。`to_numeric`主要用于字符串转数值,容错能力强,能自动识别缺失值并优化内存占用。掌握这两种方法及其错误处理技巧,可提...
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) ...
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...
#把total_bill转换回float类型tips['total_bill'] = tips['total_bill'].astype(float)tips.dtypes 显示结果 total_bill float64 tip float64 sex category smoker category day categorytimecategory size int64 sex_str object dtype: object to_numeric函数 ...
通过apply替换并使用astype转换 pd.to_numericx对连续变量进行转化⭐ 参数: 返回值: 示例代码: isnull不会检查空字符串 index = data_col.isin(val_list).idxmax() 数据准备 有一组数据信息如下,其中主要将TotalCharges、MonthlyCharges两列进行类型转换,虽然通过函数info查看到类型已经是float64 和int64了,但是...
2.astype() #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)。
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...