to_numeric主要用于将字符串或其他非数值类型的序列转换为数值类型。相比于astype,它具有更好的容错能力。其基本语法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) 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。 dow...
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...
首先,你需要确定你的DataFrame中哪一列是包含字符串类型的数值,并且你希望将其转换为整数类型。 使用pd.to_numeric()函数将该列从str类型转换为int类型: pd.to_numeric()函数是pandas中用于数据类型转换的常用函数。你可以通过设置errors参数为'coerce'来处理无法转换为数值的情况(例如,将非数值字符串转换为NaN)。
删除所有特殊字符后,现在可以使用df.astype()或pd.to_numeric()将文本转换为数字。
to_numeric主要用于将字符串或其他非数值类型的序列转换为数值类型。相比于astype,它具有更好的容错能力。其基本语法如下: pd.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) 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。
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 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, ra...
to_numeric主要用于将字符串或其他非数值类型的序列转换为数值类型。相比于astype,它具有更好的容错能力。其基本语法如下: 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。
to_numeric主要用于将字符串或其他非数值类型的序列转换为数值类型。相比于astype,它具有更好的容错能力。其基本语法如下: pd.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) 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。
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 ...
>>> s = pd.Series(['1.0', '2', -3]) >>> pd.to_numeric(s) 0 1.0 1 2.0 2 -3.0 dtype: float64 Python pandas.to_numeric函数方法的使用