In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume']) Out[]: ###omitted for brevity### In[]: xiv['Volume'].dtypes Out[]: dtype('int64') In[]: xiv['Volume'] = xiv['Volume'].apply(pd.to_numeric) In[]: xiv['Volume'].dtypes Out[]: dtype('int64') 我也尝试制作一个单独...
另一种方法是使用 apply ,一个班轮: cols = ['col1', 'col2', 'col3'] data[cols] = data[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce', axis=1) 原文由 muon 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 字节的 trae AI IDE 不支持类似 vscode 的 ssh r...
六、pandas提供的转换函数pd.to_numeric/pd.to_datatime ①pd.to_numeric() ②pd.to_datetime() 不同的数据类型可以用不同的处理方法。合适的数据类型,才能更高效处理数据。一个列只能有一个总数据类型,但具体值可以是不同的数据类型。源Excel文件pandas_dtypes.csv: df = pd.read_csv(r"pandas_dty...
如果您的apply返回您的输入而不对其进行任何操作,那么原因是您有不可转换的对象,并且调用to_numeric时出现错误='ignore'没有帮助。 尝试使用第二个选项,errors='coerce'。 df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') 或者, for c in df.columns: df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors='coerce')...
引言pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用:处理缺失值与异常值1. 处理缺失值2. 处理异常值 高效利用downcast参数优化内存占用优化性能:使用apply函数批量处理数据实战案例:处理时间序列数据处理多列数据:结合apply函数总结 引言 在数据处理和分析的过程中,经常会遇到需要将数据类型进行转换的情况。Pandas提供了丰...
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) ...
local scope will change global variable due to same memory used input: importnumpyasnpdeftest(a):a[0]=np.nanm=[1,2,3]test(m)print(m) output: [nan, 2, 3] Note python has this really weird error if you define local variable in a function same name as the global variable, program...
to_numeric, errors='coerce') ## apply 的强大之处 df.dtypes [Out]: a float64 b float64 dtype: object df df=pd.DataFrame({'a':['1.2','5.6'], 'b':['3.5', '-']}) df= df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) df Trick 8 缩减数据的体积 drinks.info(memory_usage...
最后,你可以通过apply()函数一次性对整个DataFrame使用这个函数: df=df.apply(pd.to_numeric,errors='coerce').fillna(0)df 复制 仅需一行代码就完成了我们的目标,因为现在所有的数据类型都转换成float: df.dtypes 复制 col_one float64 col_two float64 ...
更改列类型:pd.to_numeric() pandas 在读入数据时会自动识别各列的类型。识别的类型可以使用 dtypes 属性: df.dtypes Zint32Yint32Xint32dtype: object 例如,我们将前两列的属性改为字符串:(这里使用的 applymap 函数会在后面提到) df[["Z", "Y"]]= df[["Z", "Y"]].applymap(str) ...