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。
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'...
*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...
"""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"),...
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 ...
data['2016'].apply(convert_currency) 该列所有的数据都转换成对应的数值类型了,因此可以对该列数据进行常见的数学操作了。 如果利用lambda表达式改写一下代码,可能会比较简洁但是对新手不太友好。 data['2016'].apply(lambda x: x.replace('￥', '').replace(',', '')).astype('float') 当函数需要重复...
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) ...
Afloat32Bfloat32dtype:object 2. astype转换数据类型 对于已经存在的数据,我们常用astype来转换数据类型,可以对某列(Series)也可以同时指定多列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[1]:df.受欢迎度.astype('float')Out[1]:010.016.022.038.047.0Name:受欢迎度,dtype:float64 ...
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 ...
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) ...