import pandas as pd # Create sample DataFrame data = {'date_column': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], 'numeric_column': [1.234, 2.345, 3.456]} df = pd.DataFrame(data) # Convert inefficient dtypes df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) df['numeri...
# Convert data type of Order Date column to datedf["Order Date"] = pd.to_datetime(df["Order Date"])to_numeric()可以将列转换为数字数据类型(例如，整数或浮点数)。# Convert data type of Order Quantity column to numeric data typedf["Order Quantity"] = pd.to_numeric(df["Order Quantity"]...
df.info()>><class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:6entries,0to5Datacolumns(total4columns):# Column Non-Null Count Dtype---0a6non-nullint641b6non-nullbool2c6non-nullfloat643d6non-nullobjectdtypes:bool(1),float64(1),int64(1),object(1)memory usage:278.0+bytes 2、转换数值类型 数...
df.apply(pd.to_numeric,errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型的列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期)的列将被单独保留。 另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。 软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于...
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 ...
By using pandas DataFrame.astype() and pandas.to_numeric() methods you can convert a column from string/int type to float. In this article, I will explain
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str) 方法二:数据清洗在进行数据提取之前,进行数据清洗也是一个好的做法。你可以使用 pandas 的 to_numeric() 方法将数值型列转换为数字,使用 to_datetime() 方法将日期型列转换为日期格式。这样可以确保你的数据以正确的格式进行提取。例如: # 将数值型列转换...
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'].astype('int') output ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer ...
# 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'...
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 ...