将object格式数据转换为float
时间: 2023-09-18 15:10:37 浏览: 161
把object格式的数据转换为float类型,可以使用pandas库中的astype()函数,如下所示:
```python
import pandas as pd
data = {'col1': ['1', '2', '3'], 'col2': ['4.4', '5.5', '6.6']}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(float)
df['col2'] = df['col2'].astype(float)
print(df.dtypes)
```
这段代码把列1和列2的字符串类型数据转换为了浮点数类型。
相关问题
python将object转换为float,如何在python中将datatype:object转换为float64?
在 Python 中,要将 `datatype: object` 转换为 `float64`,你可以使用 `numpy` 库中的 `astype()` 方法。具体来说,可以按照以下步骤进行转换:
1. 首先,你需要使用 `numpy` 库导入 `float64` 数据类型,如下所示:
```python
import numpy as np
```
2. 然后,你可以使用 `astype()` 方法将 `object` 数据类型转换为 `float64`。例如,假设你的数据是一个包含 `object` 类型的列表 `my_list`,你可以按照以下方式将其转换为 `float64`:
```python
my_list = [1.5, '2.5', '3.7', '4.2']
my_array = np.array(my_list).astype(np.float64)
```
在上面的示例中,`my_list` 列表包含了一个 `float` 类型的数字和三个 `string` 类型的数字。`astype(np.float64)` 方法将 `my_list` 转换为一个 `numpy` 数组 `my_array`,并将其中的 `string` 类型数字转换为 `float64` 类型。
3. 最后,你可以使用 `dtype` 属性检查 `my_array` 数组的数据类型,如下所示:
```python
print(my_array.dtype)
```
输出结果为:
```
float64
```
表明 `my_array` 数组中的数据类型已成功转换为 `float64`。
将数据表中的Object类型转换为数值类型
将数据表中的Object类型转换为数值类型需要先将其转换为合适的数值类型,常用的数值类型有整型(int)、浮点型(float)等。
可以使用astype()方法将数据表中的Object类型转换为数值类型,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含Object类型的数据表
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4.1', '5.2', '6.3']})
# 将列A和列B转换为整型和浮点型
df['A'] = df['A'].astype(int)
df['B'] = df['B'].astype(float)
print(df.dtypes) # 查看数据类型
```
输出结果为:
```
A int64
B float64
dtype: object
```
这样就将数据表中的Object类型转换为了数值类型。注意,如果数据表中存在无法转换为数值类型的值,转换过程会报错。