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:
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。
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...
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。
我们将演示法在 Pandas DataFrame 将浮点数转换为整数的方法-astype(int)和to_numeric()方法。 首先,我们使用NumPy库创建一个随机数组,然后将其转换为DataFrame。 importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5)*5)print(df) 如果运行此代码,你将得到如下输出,数据类型为float。
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...
默认情况下,to_numeric()将为我们提供int64或float64dtype。我们可以使用一个选项来转换为integer,signed,unsigned或者float: # python 3.ximportpandasaspds=pd.Series([-3,1,-5])print(s)print(pd.to_numeric(s, downcast="integer")) 输出: 0 -31 12 -5dtype: int640 -31 12 -5dtype: int8 ...
>>> 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