pandas把一列的字符串换成数字

可以使用pandas的to_numeric()函数将字符串列转换为数字列。用法如下：

dataframe['column_name'] = pd.to_numeric(dataframe['column_name'], errors='coerce')

其中，dataframe为数据框名称，'column_name'为需要转换的列名。可以通过errors='coerce'将非数字字符串转换为 NaN.

相关问题

pandas将某列字符串转换成数字

可以使用 `pandas.to_numeric()` 方法将某列字符串转换成数字。

例如，假设我们有一个名为 `df` 的 pandas DataFrame，其中有一个名为 `col_name` 的列包含字符串值，我们想要将它们转换成数字：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col_name': ['1', '2', '3', '4', '5']})

# 将 'col_name' 列转换成数字
df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'])

# 打印转换后的 DataFrame
print(df)

输出：

   col_name
0         1
1         2
2         3
3         4
4         5

需要注意的是，如果某些字符串无法转换成数字，会抛出 `ValueError` 异常，可以通过指定 `errors` 参数来控制如何处理这些异常。例如：

# 创建一个含有非数字字符串的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col_name': ['1', '2', 'three', '4', '5']})

# 尝试将 'col_name' 列转换成数字，遇到非数字字符串时忽略
df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'], errors='coerce')

# 打印转换后的 DataFrame
print(df)

输出：

   col_name
0       1.0
1       2.0
2       NaN
3       4.0
4       5.0

在这个例子中，`errors='coerce'` 参数会将无法转换成数字的字符串转换成 `NaN` 值。

pandas把一列的字符串映射数字

### 回答1：
可以使用pandas的`map()`函数将一列字符串映射为数字。首先需要创建一个字典，将字符串作为键，数字作为值。然后将这个字典传递给`map()`函数，并将其应用于要映射的列。例如：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 创建字典
mapping = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

# 映射字符串列
df['A'] = df['A'].map(mapping)

print(df)

运行上面的代码后，列A将被映射为数字，输出结果如下：

   A
0  1
1  2
2  3
3  4

### 回答2：
pandas提供了多种方法将一列的字符串映射为数字。其中最常用的方法是使用`Series.map()`或`Series.replace()`函数。

使用`Series.map()`函数，我们可以先创建一个字典，将每个唯一的字符串映射为相应的数字，然后将该字典传递给`map()`函数。这样，Pandas会根据字典中的映射关系，将每个字符串映射为相应的数字。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'banana', 'apple']})

fruit_mapping = {'apple': 0, 'banana': 1, 'orange': 2}

df['fruit_mapped'] = df['fruit'].map(fruit_mapping)

上述代码将原始的'fruit'列中的字符串映射为数字，并将结果存储在新的'fruit_mapped'列中。

另一种常用的方法是使用`Series.replace()`函数。这个函数接受一个字典，其中键表示要替换的值，值表示将要替换成的值。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'banana', 'apple']})

df['fruit_mapped'] = df['fruit'].replace({'apple': 0, 'banana': 1, 'orange': 2})

上述代码中，`replace()`函数将'fruit'列中的字符串根据传递的字典进行替换，并将结果存储在新的'fruit_mapped'列中。

无论是使用`map()`函数还是`replace()`函数，都可以根据字典中的映射关系将一列的字符串映射为数字。这对于数据分析和建模中需要使用数字作为特征的情况非常有用。

### 回答3：
在pandas中，我们可以使用`map`函数来实现将一列的字符串映射为数字的操作。

首先，我们需要创建一个字典，将每个字符串映射为对应的数字。字典的键是字符串，值是对应的数字。

接下来，我们可以通过`map`函数将每个字符串用字典中对应的值替换。这将返回一个新的Series对象，其中包含映射后的数字。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的列表
fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'orange']

# 创建将字符串映射为数字的字典
fruit_dict = {'apple': 1, 'banana': 2, 'orange': 3}

# 创建一个包含字符串的Series对象
fruit_series = pd.Series(fruits)

# 使用map函数将字符串映射为数字
mapped_series = fruit_series.map(fruit_dict)

# 打印映射后的结果
print(mapped_series)

运行以上代码，输出结果将会是一个包含数字的Series对象：

0    1
1    2
2    3
3    1
4    3
dtype: int64

通过以上代码，我们成功将原本的字符串列映射为了相应的数字。