Python培训:通过to_numeric()函数转换数据类型 astype()方法虽然可以转换数据的类型,但是它存在着一些局限性,只要转换的数据中存在数字以外的字符,在使用astype()方法进行类型转换时就会出现错误,而to_numeric()函数的出现正好解决了这个问题。 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....
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...
s = pd.Series(["2","2.3.4"]) pd.to_numeric(s) ValueError: Unable to parse string"2.3.4"at position1 我们可以通过指定errors="coerce"将无效值转换为NaN,而不是抛出错误,如下所示: s = pd.Series(["2","2.3.4"]) pd.to_numeric(s, errors="coerce")02.01NaN dtype: float64 我们还可以...
pandas.to_numeric() 是 Pandas 中的通用函数之一,用于将参数转换为数值类型。 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...
>>> ps.to_numeric(np.array(['1.0', '2', '-3'])) array([ 1., 2., -3.])>>> ps.to_numeric('1.0') 1.0相关用法 Python pyspark to_csv用法及代码示例 Python pyspark to_utc_timestamp用法及代码示例 Python pyspark to_date用法及代码示例 Python pyspark to_json用法及代码示例 Python ...
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。
pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)[source] 将参数转换为数字类型。 默认返回dtype为float64或int64, 具体取决于提供的数据。使用downcast参数获取其他dtype。 请注意,如果传入非常大的数字,则可能会导致精度损失。由于ndarray的内部限制,如果数字小于-9223372036854775808(np.iinfo(np.int64).min)...
问如何解决Dataframe to_numeric错误(Python)？EN在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而...
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.
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