4 英国 7 6.6 nan 我们查看dtypes属性 df.dtypes 国家object受欢迎度 int64评分float64向往度 float64dtype: object 可以看到国家字段是object类型,受欢迎度是int整数类型,评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符...
解决方案就像在一个问题中描述的那样，但是你得到的是Nones而不是NaNs：
The field df[X] has missing values identified as "NaN" and the field df[Y] has missing values identified as "nan" Is it possible to convert the "nan" values on the field df[Y] to "NaN" as same as on the field df[X]? python pandas dataframe nan Share Improve this question Follow...
# Quick examples of convert column to string# Example 1: Convert "Fee" from int to stringdf=df.astype({'Fee':'string'})# Example 2: Using Series.astype() to convert to stringdf["Fee"]=df["Fee"].values.astype('string')# Example 3: Multiple columns string conversiondf=pd.DataFrame(...
pandas\_libs\lib.pyxinpandas._libs.lib.maybe_convert_numeric()ValueError: Unable to parse string"missing"at position1 to_numeric函数有一个参数errors,它决定了当该函数遇到无法转换的数值时该如何处理 默认情况下,该值为raise,如果to_numeric遇到无法转换的值时,会抛错 ...
to_numeric() #转化为数字型,根据情况转化为int或float to_string() #转化为字符型 to_dict() #转化为字典,不能处理单列数据 to_timestamp() #转化为时间戳 to_datetime() #转化为datetime64[ns] DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个列标...
ValueError: could not convert string to float: 'missing' 如果使用Pandas库中的to_numeric函数进行转换,也会得到类似的错误 pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill']) 显示结果 ValueError Traceback (most recent call last) pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric() ...
'string_col':['1','2','3','4'], 'int_col':[1,2,3,4], 'float_col':[1.1,1.2,1.3,4.7], 'mix_col':['a',2,3,4], 'missing_col':[1.0,2,3,np.nan], 'money_col':['1,000.00','2,400.00','2,400.00','2,400.00'], ...
ID = pd.to_numeric(ID, errors='coerce') IfIDis column: df.ID = pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce') but non numeric are converted toNaN, so all values arefloat. Forintneed convertNaNto some value e.g.0and then cast toint: ...
可以看到国家字段是object类型,受欢迎度是int整数类型,评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 代码语言:javascript ...