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 注:...
我们可以使用to_numeric来进行转换: 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,errors='coerce') 在这个例子中,首先通过字符串操...
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")...
to_numeric(m errors='coerce').fillna(0) # 兜底填充pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])# 组合成日期3、类型转换astype()代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.Q1.astype('int32').dtypes# dtype('int32')df.astype({'Q1': 'int32','Q2':'int32'}).dtypes...
to_numeric(m, downcast='float') # smallest float dtype Out[395]: array([1., 2., 3.], dtype=float32) 上述方法仅能应用于一维数组、列表或标量;不能直接用于 DataFrame 等多维对象。不过,用 apply()open in new window,可以快速为每列应用函数: In [396]: import datetime In [397]: df = ...
1.to_numeric() 将一个或多个DataFrame列转换为数字值的最佳方法是使用pandas.to_numeric()。 该函数将尝试将非数字对象(例如字符串)更改为适当的整数或浮点数。 基本用法 to_numeric()的输入是一个Series或DataFrame的单个列。 >>> s = pd.Series(["8", 6, "7.5", 3, "0.9"]) # mixed string and...
engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) #...