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], ...
>>>s=pd.Series(['1.0','2',-3])>>>pd.to_numeric(s)01.012.02-3.0dtype:float64 Python pandas.to_numeric函数方法的使用 发布于 2021-03-23 14:29 内容所属专栏 pandas Pandas(Python) 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 ...
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...
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NaN # downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s) # 默认float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 # astype中的error没有`coerce`选项,所以只适合`numeric`内部类型的转换,比如将i...
(s, downcast='float')01.012.02-3.0dtype:float32>>> pd.to_numeric(s, downcast='signed')01122-3dtype:int8>>> s = pd.Series(['apple','1.0','2',-3])>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')0apple11.0223-3dtype: object>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')0NaN11.022.03-3.0...
**pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) ** 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)...
使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() 1.使用astype()函数进行强制类型转换 1.1转float类型 df['金额'].astype('float') 1.2转int类型 df['金额'].astype('int') 1.3转bool df['状态'].astype('bool') 1.4字符串日期转datetime
https://www.cjavapy.com/article/532/ pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)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...
Python | pandas.to_numeric 方法 Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。Pandas 就是其中之一,它让数据的导入和分析变得更加容易。 **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。
3.2. pd.to_numeric转化为数字类型 In [17]: s = pd.Series(['1.0', '2', -3])In [18]: pd.to_numeric(s)Out[18]: 0 1.01 2.02 -3.0dtype: float64In [19]: pd.to_numeric(s, downcast='signed')Out[19]: 0 11 22 -3dtype: int8In [20]:...