pd.to_numeric
时间: 2023-10-07 11:12:21 浏览: 54
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:
```python
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
numeric_data = pd.to_numeric(selected_data.stack(), errors='coerce').values AttributeError: 'Series' object has no attribute 'stack'怎么修改
非常抱歉,我之前的代码有误。`stack`是用来将DataFrame转换为Series的方法,而不是对Series进行操作的。对于Series对象,可以使用`values`属性来获取其值的Numpy数组。因此,正确的代码应该是这样的:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel表格中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 选择第三到五行的数据
selected_data = data.iloc[2:5, :]
# 将数据转换为数字类型
numeric_data = pd.to_numeric(selected_data, errors='coerce').values.flatten()
# 判断数据是否全部为数字
if pd.isna(numeric_data).any():
print("第三到五行不全为数字")
else:
print("第三到五行全部为数字")
```
在这个代码中,我们不再使用`stack`方法,而是直接将选中的数据传递给`pd.to_numeric`方法进行转换。转换后的结果是一个一维数组,我们使用`flatten`方法将其展平。最后,我们使用`pd.isna`函数检查数组中是否存在NaN值,如果存在则说明不是全部为数字。
df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') df1['下行速率'] = pd.to_numeric(df1['下行速率'], errors='coerce')
这段代码是使用Pandas库对数据进行处理的示例代码。在这段代码中,首先创建了一个包含两行数据的DataFrame对象,然后使用apply函数将每个元素都乘以10,接着查看了数据的类型,尝试将其中一行数据转换为数值类型,但由于其中包含了非数值字符,所以转换失败。接下来使用了errors='coerce'参数,将无法转换的元素赋值为NaN(Not a Number),再次查看转换后的结果,然后再次使用apply函数将每个元素都乘以10,最后查看了数据的类型。
根据你提供的问题,你想将df1中的'下行带宽'和'下行速率'两列转换为数值类型,可以使用类似的方法。具体代码如下:
df1\['下行带宽'\] = pd.to_numeric(df1\['下行带宽'\], errors='coerce')
df1\['下行速率'\] = pd.to_numeric(df1\['下行速率'\], errors='coerce')
这样就可以将'下行带宽'和'下行速率'两列转换为数值类型,并将无法转换的元素赋值为NaN。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【数据清洗】pd.to_numeric() & errors=‘coerce](https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/118675288)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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