可采⽤如下⽅法(convert_objects)：dt_df = dt_df.convert_objects(convert_numeric=True)亲测有效。再提醒⼀遍！得到数据⼀定要先查看数据类型 以上这篇pandas object格式转float64格式的⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
*RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): Name 891 non-null object Sex 891 non-null object Age 714 non-null float64 SibSp 891 non-null int64 Parch 891 non-null int64 Ticket 891 non-null object Fare 891 non-null float64 Cabin 204 non-null object Embarked 8...
teamobjectpoints float64 assists int64 dtype:object 请注意,points 列现在的数据类型为float64。 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'...
"""new_val = val.replace('%','')returnfloat(new_val) /100df_2 = pd.read_csv("sales_data_types.csv",dtype={"Customer_Number":"int"},converters={"2016":convert_currency,"2017":convert_currency,"Percent Growth":convert_percent,"Jan Units":lambdax:pd.to_numeric(x,errors="coerce"),...
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' >>> df['B'].astype(int) ValueError ... ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['C'].astype(int) ...
数值类型包括int和float。 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 ...
defconvert_currency(val):"""Convert the string number value to a float - Remove $ - Remove commas - Convert to float type"""new_val= val.replace(',','').replace('$','')returnfloat(new_val) df['2016']=df['2016'].apply(convert_currency) ...
convert_percent, "Jan Units":lambda x:pd.to_numeric(x,errors="coerce"), "Active":lambda x: np.where(x=="Y",True,False) }) df_2.dtypes Customer Number int64 Customer Name object 2016 float64 2017 float64 Percent Growth float64 Jan Units float64 Month int64 Day int64 Year int64 ...
def convert_currency(value): """ 转换字符串数字为float类型 - 移除 ￥ , - 转化为float类型 """ new_value = value.replace(',', '').replace('￥', '') return np.float(new_value) 现在可以使用Pandas的apply函数通过covert_currency函数应用于2016列中的所有数据中。
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 ...