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)强制转换为整数或浮动数 importpandasaspd# 创建一个包含浮动数据的Seriesdata = pd.Series([1.5,2.5,3.5,4.5])# 使用 pd.to_numeric() 方法将数据转换为整数,...
pandas.to_numeric()是Pandas中的常规函数之一,用于将参数转换为数字类型。 用法: pandas.to_numeric(arg, errors=’raise’, downcast=None) 参数: arg:列表,元组,一维数组或系列 errors:{'ignore','raise','coerce'},默认为'raise' ->如果为“ raise”,则无效的解析将引发异常 ->如果为“强制”,则无效的...
pd.to_numeric(s) ValueError: Unable to parse string"2.3.4"at position1 我们可以通过指定errors="coerce"将无效值转换为NaN,而不是抛出错误,如下所示: s = pd.Series(["2","2.3.4"]) pd.to_numeric(s, errors="coerce")02.01NaN dtype: float64 我们还可以使用errors="ignore"保留无效值: s = ...
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 errors:转换时遇到错误的设置,ignore,raise,coerce,下面例子中具体讲解 downcast:转换类型降级设置,比如整型的有无符号s...
pandas.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) 将参数转换为数字类型。默认返回 数据类型为float64或int64,具体取决于提供的数据。使用downcast参数获取其他数据类型。请注意,如果真的大量地传入可能发生的精度损失,由于内部限制ndarray,如果数量小于-9223372036854775808(np.iinfo(np.int64).min)或大于18446744073709...
Python pandas.to_numeric用法及代码示例 Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 pandas.to_numeric()是Pandas中的常规函数之一,用于将参数转换为数字类型。
df.apply(pd.to_numeric,errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型的列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期)的列将被单独保留。 另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。 软转换——类型自动推断 ...
pd.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) 1. arg: 要转换的对象,可以是列表、元组、Series等。 errors: 错误处理方式,同astype。 downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围,可选值为’integer’或’float’。 (一)优势 自动识别缺失值 to_numeric可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN,这使得它非常适合...
pandas.to_numeric() 是 Pandas 中的通用函数之一,用于将参数转换为数值类型。 语法:pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) 参数:arg : list, tuple, 1-d array, or Serieserrors : {'ignore', 'raise', 'coerce'}, default 'raise'-> If 'raise', then invalid parsing will raise...
df['a_int'] = pd.to_numeric(df['a'], errors='coerce').fillna(0) 红框为转换后数据 所属组数据列中包含一个非数值,用astype()转换会出现错误,然而用to_numeric()函数处理就优雅很多。 3.2to_datetime # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'month': [5, 5, 5], 'day':[11, 3, 22], ...