pd.to_numeric

pd.to_numeric() 是 pandas 库中的一个函数，用于将一个 Series 或 DataFrame 中的数据转换为数值类型。该函数可以处理字符串、浮点数、整数等类型的数据，并可以处理缺失值（NaN）。使用该函数可以方便地将数据集中的某些列转换为数值类型，以便进行数值计算或其他操作。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串和数字的 Series
s = pd.Series(['1', '2.0', '3', '4.5', 'NaN'])

# 将 Series 转换为数值类型
s_numeric = pd.to_numeric(s, errors='coerce')

print(s_numeric)

输出结果为：

0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.5
4    NaN
dtype: float64

其中，`errors='coerce'` 表示如果遇到无法转换为数值的值，则将其转换为 NaN。

相关问题

pd.to_numeric()

`pd.to_numeric()` 是 Pandas 库（pandas DataFrame）中的一个函数，用于将非数值类型的列转换成数值类型（整数或浮点数）。Pandas 数据帧（DataFrame）通常包含混合数据类型，包括字符串、日期或其他不可直接计算的数据。这个函数可以根据指定的参数规则尝试解析并转换数据。

例如，如果你有一个列包含数字字符串，你可以这样做：

import pandas as pd

data = {"A": ["1", "2.5", "abc"]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 to_numeric() 尝试转换所有字符串到数值
converted_df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 'errors' 参数设置为 'coerce' 表示遇到无法转换的值时，会变成 NaN
print(converted_df)

在这个例子中，"abc" 字符串无法转换为数字，所以会显示为 `NaN`。

`to_numeric()` 提供的其他选项参数可能包括：

- `downcast`：尝试将数据向下转换为更低精度的数据类型，如从浮点数转为整数。
- `errors`：处理无法转换的错误策略，比如 `'raise'` 抛出异常，`'ignore'` 忽略这样的值等。

df.age=pd.to_numeric(df.age)

This code converts the "age" column in a pandas dataframe named "df" from an object or string type to a numeric type. This can be useful for performing mathematical operations or analysis on the age data.