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...
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,并且下行缩减内存numeric_data = pd.to_numeric(data, downcast='integer')# 输出转换后的结果print(numeric_data) 4)用于 DataFrame importpandasaspd# 创建DataFramedf = pd...
... ValueError: could not convert string to float: 'missing' 如果使用Pandas库中的to_numeric函数进行转换,也会得到类似的错误 pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill']) 显示结果 ValueError Traceback (most recent call last) pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric(...
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 df=pd.DataFrame({'year':[2015,2016],'month':[2,3],'day':[4,5]})df['month']=df...
pd.to_numeric(s, downcast='float',errors = 'coerce') errors为coerce时,nan变为NaN pd.to_numeric(s, downcast='integer',errors = 'coerce') 发生向下转换,即1.0变为1.000000 pd.to_numeric(s, downcast='integer',errors = 'ignore') errors为ignore时,将会分开处理,自内向下转换 官方文档告诉你的大...
pd.to_numeric(s, downcast="float")01.012.023.0dtype: float32 在这种情况下,由于2.0也可以表示为int,因此我们也可以传递downcast="integer"将值转换为int8类型: s = pd.Series(["1.","2.0",3]) pd.to_numeric(s, downcast="integer")011223dtype: int8 ...
pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)[source] 将参数转换为数字类型。 默认返回dtype为float64或int64, 具体取决于提供的数据。使用downcast参数获取其他dtype。 请注意,如果传入非常大的数字,则可能会导致精度损失。由于ndarray的内部限制,如果数字小于-9223372036854775808(np.iinfo(np.int64).min)...
ValueError:Cannot convert non-finitevalues(NAor inf)to integer 我们可以先通过调用fillna()方法来将缺失值填充成其他数值,然后再进行类型的转换,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df["missing_col"]=df["missing_col"].fillna(0).astype('int')df ...
pandas.to numeric() 是在 Pandas 中将参数转换为数字形式的广泛使用的方法之一。 范例1: Python3 # import pandas libraryimportpandasaspd# dictionaryData = {'Name':['GeeksForGeeks','Python'],'Unique ID':['900','450']}# create a dataframe objectdf = pd.DataFrame(Data)# convert integer to str...
to_numeric to_pickle to_timedelta 4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型 转换为日期 转换为时间戳 按照format 转换为日期 pd.to_datetime(date['date'],format="%m%d%Y") 针对日期列混合多种日期类型,可考虑: # 添加日期长度辅助列df['col'] = df['date'].apply(len) ...