我们可以使用to_numeric来进行转换: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd data={'amount':['1,234.56','2,345.67','abc','3,456.78']}df=pd.DataFrame(data)# 去除逗号并尝试转换为数值类型df['amount_cleaned']=df['amount'].str.replace(',','').apply(pd.to_numeric,...
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...
pd.to_numeric(s)01.012.023.0dtype: float64 这里使用float64,因为"2.0"在底层被转换为float而不是int。 我们可以通过传入downcast="float"将其转换为float32,如下所示: s = pd.Series(["1.","2.0",3]) 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...
使用pd.to_numeric()方法。请注意,通过使用downcast =“ signed”,所有值都将转换为整数。 pd.to_numeric(ser, downcast ='signed') 输出: 代码2:使用错误=“忽略”。它将忽略所有非数字值。 # importing pandas moduleimportpandasaspd# get first ten 'numbers'ser = pd.Series(['Geeks',11,22.7,33]) ...
# 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 pd.to_numeric(s, errors='ignore')# 将时间字符串和bool类型强制转换为数字, 其他均转换为NaN pd.to_numeric(s, errors='coerce') # downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s) # 默认float64类型 pd.to_...
我们可以进一步将数值列降级为它们的最小类型,使用pandas.to_numeric()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [20]: ts2["id"] = pd.to_numeric(ts2["id"], downcast="unsigned") In [21]: ts2[["x", "y"]] = ts2[["x", "y"]].apply(pd.to_numeric, downcast="float")...
#计算所有订单总收入 data['item_price'] = pd.to_numeric( data['item_price']) data['revenue']=data['item_price']*data['quantity']#若不变浮点型,此处报错 data['revenue'].sum() 1 2 3 4 5 版权声明:本文为weixin_39920026原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明...
在数据处理和分析的过程中,经常会遇到需要将数据类型进行转换的情况。Pandas提供了丰富的函数来满足这个需求,其中pd.to_numeric是一种强大而灵活的数据类型转换函数。本篇博客将深入解析pd.to_numeric函数的各种参数,并通过实战案例演示其用法。 pd.to_numeric函数简介 ...
We passed thepandas.to_numeric()method to theapply()function. main.py df=df.apply(pd.to_numeric)# id int64# experience int64# salary float64# dtype: objectprint(df.dtypes) Theto_numeric()method converts the supplied argument to a numeric type. ...