首先,你需要确定你的DataFrame中哪一列是包含字符串类型的数值,并且你希望将其转换为整数类型。 使用pd.to_numeric()函数将该列从str类型转换为int类型: pd.to_numeric()函数是pandas中用于数据类型转换的常用函数。你可以通过设置errors参数为'coerce'来处理无法转换为数值的情况(例如,将非数值字符串转换为NaN)。
pandas str to int 批量转换 df[['列名1','列名2']] = df[['列名1','列名2']].apply(pd.to_numeric, errors='ignore') pandas.to_numeric补充 用法: pandas.to_numeric(arg, errors=’raise’, downcast = None) 参数:此方法将采用以下参数: arg:列表、元组、一维数组或系列。 errors:{‘ignore’...
Pandas 将一列str 值转int Pandas 读取csv文件后,存放的int值显示为str 需要将这两列值转为int后再处理。 使用代码 1 Ddata['KEY_SEQUENCE_NUM']=Ddata['KEY_SEQUENCE_NUM'].apply(lambdai:0ifi==''elseint(float(i))) 数据转换成功。但会有错误信息 可以加入代码忽略错误 pd.options.mode.chained_assi...
1.将float转化为str df['test']=[1,2,3,4,5,6,7,np.nan,np.nan] df['test']=df['test'].apply(str) 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 5.0 5 6.0 6 7.0 7 nan 8 nan <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> ...
df['l9']= df['l9'].str.replace('$', '').str.replace(',', '') 删除所有特殊字符后,现在可以使用df.astype()或pd.to_numeric()将文本转换为数字。 注:本文学习整理自pythoninoffice.com。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学...
df[‘l3’] = df[‘l3’].str.replace(‘.’,‘’, n=1) 上面的n=1参数意味着我们只替换“.”的第一个匹配项(从字符串开始)。默认情况下,n设置为-1,这将替换所有引用。 不要将.str.replace()与df.replace()混淆。前者只对字符串进行操作,而后者可以处理字符串或数字。
# downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
# import pandas libraryimportpandasaspd# dictionaryData = {'Algorithm':['Graph','Dynamic Programming','Number Theory',' Sorting And Searching'],'Problems':['62','110','40','55']}# create a dataframe objectdf = pd.DataFrame(Data)# convert strint to an integerdf['Problems'] = pd.to_...
df['l9']= df['l9'].str.replace('$', '').str.replace(',', '') 删除所有特殊字符后,现在可以使用df.astype()或pd.to_numeric()将文本转换为数字。 注:本文学习整理自pythoninoffice.com。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。
假设一个data中其某列值是显示工作单位属性的,为了方便算法计算,需要将这些属性转换成数值替换。 通过pd.series.unique()确认工作单位属性的个数 利于pandas方法转换 使作anywhere即可返回到值的索引。 将需要str类型的所有列全部转换 实现批量替换 第二种,利于scikit-learn preprocess转换 ...