pd.to_numeric()是Pandas中用于将一个数据类型转换为数值类型的函数。这个函数可以用来将字符串转换为数值，以便进行进一步的数值操作。语法：pd.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None)arg:要转换为数值类型的数据。errors:当出现错误时的处理方式。可以是'raise'（默认，抛出异常）、'coerce'（转换失败的值...
>>> 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
import pandas as pddata = ['1', '2', 'a', '4']# 默认情况,抛出异常result = pd.to_numeric(data)# 输出: ValueError: Unable to parse string "a" at position 2# 使用'coerce',将非数值转为NaNresult = pd.to_numeric(data, errors='coerce')print(result)# 输出: [ 1. 2. nan 4.]#...
# 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int32转换为int64,int32转换为float32# 而不适合在object,时间格式之间做转换,s.astype('int32',errors='raise') s.astype('int32',errors='ignore')# 对object无效,astype只能对numeric类型生效...
在复习之前学习的pandas代码时发现这句话 df_clean.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 感到十分疑惑,apply()是什么函数,pd.to_numeric又是啥,errors=""有啥作用。 接下来一一解答: 一、map(), apply()和applymap() 1.map(): map() 是一个Series的函数,DataFrame结构中没有map()。map()将一个自...
问TypeError:调用pd.to_numeric时字符串索引必须为整数ENimportpandasaspdclassConvertObjectToNum:@...
问我不明白为什么在应用pd.to_numeric时列不会更改为数字类型EN我有一个dataframe，其中第一列包含我...
我也尝试制作一个单独的熊猫 Series 并使用上面在该系列上列出的方法并重新分配给 x['Volume'] obect,它是一个 pandas.core.series.Series 对象
import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(['apple', '1.0', '2','2019-01-02',1, False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')])# to_numeric是在object,时间格式中间做转换,然后再使用astype做numeric类型的内部转换pd.to_numeric(s, errors='raise') # 遇到非数字字符串类型报错,bool类型...
from pandas import Series,DataFrame data=pd.read_csv(r"E:\data.csv") data 1. 2. 3. 4. 5. #查看数据信息 data.info() 1. 2. Pandas中进行数据类型转换有三种基本方法: 使用astype()函数进行强制类型转换 自定义函数进行数据类型转换 使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() ...