df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce') to_numeric函数中的errors='coerce'参数会将无法转化的值(例如字符串)转化为NaN(Not a Number)。然后你可以选择删除或填充这些NaN值。如果你无法将含有字符串的行中的数据转化为数字,那么这些行在计算协方差和相关性时将被忽略。如果...
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,下面例子中具体讲解 downcast:转换类型降级设置,比如整型的有无符号s...
numeric_data = pd.to_numeric(data, errors='coerce') print(numeric_data) 2)错误处理 importpandasaspd# 创建包含数字和字符串的数据data = ['10','20','abc','40']# 使用 pd.to_numeric 转换数据,遇到无法转换的值会引发错误try: numeric_data = pd.to_numeric(data, errors='raise') print("转...
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'a' 于是乎我们可以调用的to_numeric()方法以及errors参数,代码如下 df['mix_col'] = pd.to_numeric(df['mix_col'], errors='coerce') df output 而要是遇到缺失值的时候,进行数据类型转换的过程中也一样会出现报错,代码如下 df['missing_col']....
# 将指定列的数据类型转换为数值型data['column_name'] = pd.to_numeric(data['column_name'], errors='coerce')数据筛选 在Pandas中，可以使用loc和iloc函数对数据进行筛选和访问。loc函数用于基于标签进行数据筛选，而iloc函数用于基于位置进行数据筛选。下面是一些常用的数据筛选操作：基于标签进行筛选 # 筛选...
>>>pd.to_numeric(s)# or pd.to_numeric(s,errors='raise')ValueError:Unable to parse string 可以将无效值强制转换为NaN,如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>pd.to_numeric(s,errors='coerce')01.012.024.73NaN410.0dtype:float64 ...
# 按大体类型推定m = ['1', 2, 3]s = pd.to_numeric(s) # 转成数字pd.to_datetime(m) # 转成时间pd.to_timedelta(m) # 转成时间差pd.to_datetime(m, errors='coerce') # 错误处理pd.to_numeric(m, errors='ignore')pd.to_numeric(m errors='coerce'...
方法二:使用to_numeric()将对象转为浮点数 以下代码显示了如何使用to_numeric()函数将 DataFrame 中的点列从对象转换为浮点数: #convert points columnfromobjecttofloatdf['points'] = pd.to_numeric(df['points'], errors='coerce') #view updated DataFrame ...
to_numeric()转换为数值型 to_datetime()转换为datetime对象 to_timedelta()转换为timedelta对象。 如需强制转换,则要加入error参数,指定Pandas怎样处理不能转换为预期类型或对象的数据。errors参数的默认值为False,指定的是在转换过程中,遇到任何问题都触发错误。设置为errors=‘coerce’时,pandas会忽略错误,强制把问题...
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)8.优化 DataFrame 对内存的占用 方法一：只读取切实所需的列，使用usecols参数 cols = ['beer_servings','continent']small_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv', usecols=cols)方法二：把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型...