同时,可以用pandas.to_timedelta转化成时间戳格式 data_original['TIMESTAMP'] = pd.to_datetime(data_original['TIMESTAMP']) 数字 以往使用astype强制转换: data_original['column_2'] = data_original['column_2'].astype(float) 但此时会报错,astype无法对诸如“/,*,&”的特殊符号进行编辑。 改用to_num...
import pandas as pddata = ['1', '2', 'a', '4']# 默认情况,抛出异常result = pd.to_numeric(data)# 输出: ValueError: Unable to parse string "a" at position 2# 使用'coerce',将非数值转为NaNresult = pd.to_numeric(data, errors='coerce')print(result)# 输出: [ 1. 2. nan 4.]#...
importpandasaspd# 创建包含数字和字符串的数据data = ['10','20','abc','40']# 使用 pd.to_numeric 转换数据,遇到无法转换的值会引发错误try: numeric_data = pd.to_numeric(data, errors='raise') print("转换后的数据:", numeric_data)exceptValueErrorase: print("发生错误:", e) 3)强制转换为整...
# 将字符串按照指定格式转换为datetime类型 pd.to_datetime('20220101', format='%Y%m%d') 1. 2. np.array一维数组、列表或者元组。 # 根据原始时间转换 pd.to_datetime([1, 2, 3], unit='D', origin=pd.Timestamp('2022-01-01')) 1. 2. 3. 输出结果为: DatetimeIndex(['2022-01-02', '2022...
s=pd.Series(['boy','1.0','2019-01-02',1,False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')]) #默认错位格式为raise,遇到非数字字符串类型报错 pd.to_numeric(s,errors='raise') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. #错位格式为ignore,只对数字字符串转换,其他类型一律忽视不转换,包含时间类型 ...
TdData["operatorTime"] =pd.to_datetime(pd.to_numeric(TdData["operatorTime"],errors='coerce'),unit='ms',origin=pd.Timestamp('1970-01-01 08:00:00')) 方法二: 使用apply方法加自己自定义一个函数 def stamp2time(timeStamp): #时间戳转日期函数 ...
3.2. pd.to_numeric转化为数字类型 3.3. pd.to_timedelta转化为时间差类型 4. 智能判断数据类型 5. 数据类型筛选 1. 加载数据时指定数据类型 一般来说,为了省事我都是直接pd.DataFrame(data)或pd.read_xx(filename)就完事了。 比如:(下面数据大家直接拷贝后读取剪切板即可) ...
df['money_regex'] = pd.to_numeric(df['money_regex']) df['money_regex'] 另外我们也可以通过astype()方法,对多个列一步到位进行数据类型的转换,代码如下 df = df.astype({ 'string_col': 'float16', 'int_col': 'float16' }) 或者在第一步数据读取的时候就率先确定好数据类型,代码如下 ...
s=pd.Series(['boy','1.0','2019-01-02',1,False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')])# 默认错位格式为raise,遇到非数字字符串类型报错 pd.to_numeric(s,errors='raise') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 错位格式为ignore,只对数字字符串转换,其他类型一律忽视不转换,...
在Python中,可以使用Pandas的to_datetime函数将DataFrame中数值类型的日期数据转换为Timestamp对象,然后再使用apply方法将每个Timestamp对象转换为Python的原生datetime对象。以下是具体的例子: # 创建一个包含数值类型日期的数据框 df_numeric = pd.DataFrame({"Date": [20230101, 20230215, 20230330], "Value": [100...