# 将时间字符串和bool类型强制转换为数字,其他均转换为NaNpd.to_numeric(s,errors='coerce') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')#
我遇到了以下错误 .../core/tools/datetimes.py", line 1053, in to_datetime result = _assemble_from_unit_mappings...^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/pandas...^^^ AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower' 可以试试下面的代码: import pandas... as ...
df['a_int'] = pd.to_numeric(df['a'], errors='coerce').fillna(0) 红框为转换后数据 所属组数据列中包含一个非数值,用astype()转换会出现错误,然而用to_numeric()函数处理就优雅很多。 3.2to_datetime # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'month': [5, 5, 5], 'day':[11, 3, 22], ...
df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, df['string_col'] = df['string_col'].astype('int8') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int16') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int3...
比如可以通过astype()将第一列的数据转化为整数int类型 df['Customer Number'].astype("int")# 这样的操作并没有改变原始的数据框,而只是返回的一个拷贝 01000215522782234773249004651029Name:CustomerNumber,dtype:int32 # 想要真正的改变数据框,通常需要通过赋值来进行,比如df["Customer Number"] = df["Customer Nu...
pddt = pd.to_datetime(s_ts+int(sec.freqstr[:-1]), utc=True, unit='s').tz_convert('Asia/Shanghai') print(pddt) # 2019-11-11 23:59:59+08:00 print(pddt.timestamp()) # 1573487999.0 # 这样算本来才是真正想要的目标时间戳,推荐使用这种方式 ...
对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。 另外,空值类型作为一种特殊类型,需要单独处理,这个在pandas缺失值处理一文中已详细介绍。 数据处理的过程中,经常需要将这些类型进行互相转换,下面介绍一些变量类型转换的常用方法。
df['utc_time'] = pd.to_datetime(df['utc_time']).dt.tz_localize('UTC') 转换为目标时区 ny_time = df['utc_time'].dt.tz_convert('America/New_York') 4.2 跨时区分析技巧 创建带时区的时间索引 tz_aware_idx = pd.date_range('2025-06-01', periods=3, tz='Asia/Shanghai') ...
Convert类用于将一个基本数据类型转换为另一个基本数据类型,返回与指定类型的值等效的类型;受支持的基类型是Boolean、Char、SByte、Byte、Int16、Int32、Int64、UInt16、UInt32、UInt64、Single、Double、Decimal、DateTime和String。可根据不同的需要使用Convert类的公共方法实现不同数据类型的转换。所执行的实际转换操作...
dtype: datetime64[ns] 3.2. pd.to_numeric转化为数字类型 In [17]: s = pd.Series(['1.0', '2', -3])In [18]: pd.to_numeric(s)Out[18]: 0 1.01 2.02 -3.0dtype: float64In [19]: pd.to_numeric(s, downcast='signed')Out[19]: 0 11 22 -...