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...
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 运行 AI代码解释 # 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...
In[5]:pd.to_datetime(s,infer_datetime_format=True)Out[5]:02000-03-1112000-03-1222000-03-13dtype:datetime64[ns]# 还可以将时间戳转化为日期 In[6]:s=pd.Series([1490195805,1590195805,1690195805])In[7]:pd.to_datetime(s,unit='s')Out[7]:02017-03-2215:16:4512020-05-2301:03:2522023-07...
s=pd.Series(['apple','1.0','2','2019-01-02',1,False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')])# 缺失值的比较 np.NaN==np.NaN返回是False a=pd.to_numeric(s,errors='coerce')# 将时间字符串和bool类型转换为数字,其他均转换为NaNb=pd.to_numeric(s,errors='coerce')# 将时间字符串和bool类型...
3.1.pd.to_datetime转化为时间类型 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。
# 将字符串类型的日期数据转换为Timestamp对象 df_numeric['Date'] = pd.to_datetime(df_numeric['...
在上述案例中,我们首先使用pd.to_datetime将’Timestamp’列转换为Pandas的datetime类型,然后使用pd.to_numeric将’Value’列转换为数值类型。这样,我们就成功地将时间序列数据中的字符串转换为可用于分析的数值型数据。 处理多列数据:结合apply函数 当我们需要处理多列数据时,可以使用apply函数结合pd.to_numeric进行批...
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 ...
3. pd.to_xx转化数据类型 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型 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...
Timestamp('2002-02-27 00:01:00')] df = pd.DataFrame({'age': age, 'date': date}) pd.to_numeric(df.date) 0 981763260000000000 1 1005523260000000000 2 1014768060000000000 尽管将单个熊猫或numpy datetime对象或一个timedelta转换为数字不能那样工作。