在这种情况下,由于2.0也可以表示为int,因此我们也可以传递downcast="integer"将值转换为int8类型: s = pd.Series(["1.","2.0",3]) pd.to_numeric(s, downcast="integer")011223dtype: int8 注:本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品Pandas | to_numeric method。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许...
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...
语法:pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) 参数:arg : list, tuple, 1-d array, or Serieserrors : {'ignore', 'raise', 'coerce'}, default 'raise'-> If 'raise', then invalid parsing will raise an exception-> If ' coerce',则无效解析将设置为 NaN-> 如果 'ignore',则...
# importing pandas moduleimportpandasaspd# making data framedf = pd.read_csv("nba.csv")# get first ten 'numbers'ser = pd.Series(df['Number']).head(10) ser 输出: 使用pd.to_numeric()方法。请注意,通过使用downcast =“ signed”,所有值都将转换为整数。 pd.to_numeric(ser, downcast ='sign...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.to_numeric方法的使用。
to_numeric()函数可以将传入的参数转换为数值类型,其语法格式如下: pandas.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) 上述函数中常用参数表示的含义如下: (1)arg:表示要转换的数据,可以是list、tuple、Series。 (2)errors:错误采取的处理方式。
Python | pandas.to_numeric 方法 原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-to _ numeric-method/ 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.
一、pandas、python、numpy数据类型对应关系 二、导入初始化指定 三、pandas智能推断 四、常见方法——类型转换 astype() 五、通过创建自定义的函数进行数据转化 ①apply()应用自定义函数 ②lambda函数 ③简单内置函数 六、pandas提供的转换函数pd.to_numeric/pd.to_datatime ...
Pandas中数据类型转换 Pandas中进行数据类型转换有二种基本方法: 使用astype()函数进行强制类型转换 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in...
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.]#...