python中如何讲某列的数据存在字符串类型数据，如何将整列数据转成数值型

可以使用 pandas 库来完成。假设你的数据存储在一个名为 `df` 的 DataFrame 中，其中包含一个名为 `col_name` 的列，你可以使用以下代码将该列中的字符串数据转换为数值型：

df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'], errors='coerce')

其中，`pd.to_numeric()` 函数将字符串转换为数值型，`errors='coerce'` 的作用是将无法转换的字符串转换为 NaN。如果你希望将 NaN 值替换为其他值，可以使用 `fillna()` 函数来完成。例如：

df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'], errors='coerce').fillna(0)

这将将无法转换为数值型的字符串转换为 NaN，并将 NaN 替换为 0。

相关问题

data = label_field.copy() data['Coupon_id'] = data['Coupon_id'].map(int) # 将Coupon_id列中float类型的元素转换为int类型,因为列中存在np.nan即空值会让整列的元素变为float data['Date_received'] = data['Date_received'].map( int) # 将Date_received列中float类型的元素转换为int类型,因为列中存在np.nan即空值会让整列的元素变为float # 返回的特征数据集 feature = data.copy() feature['week'] = feature['date_received'].map(lambda x: x.weekday()) # 星期几 feature['is_weekend'] = feature['week'].map(lambda x: 1 if x == 5 or x == 6 else 0) # 判断领券日是否为休息日 feature = pd.concat([feature, pd.get_dummies(feature['week'], prefix='week')], axis=1) # one-hot离散星期几 feature.index = range(len(feature)) # 重置index # 返回 return feature请改写这段代码而功能不变

以下是代码改写后的版本，功能与原代码相同：

data = label_field.astype({'Coupon_id': int, 'Date_received': int}, errors='ignore')
feature = data.copy()
feature['week'] = pd.to_datetime(feature['date_received']).dt.weekday
feature['is_weekend'] = feature['week'].isin([5, 6]).astype(int)
feature = pd.concat([feature, pd.get_dummies(feature['week'], prefix='week')], axis=1)
feature = feature.reset_index(drop=True)
return feature

改写后的代码主要做了以下修改：

1. 使用 `astype` 函数将 `Coupon_id` 列和 `Date_received` 列的类型转换为整数类型，同时使用 `errors='ignore'` 参数忽略掉含有空值的行，避免出现类型转换错误的情况。
2. 使用 `pd.to_datetime` 函数将 `date_received` 列中的日期字符串转换为 `datetime` 类型，然后使用 `dt.weekday` 属性获取星期几的数值。
3. 使用 `isin` 函数判断星期几是否为休息日，然后使用 `astype(int)` 将布尔型转换为整数型。
4. 使用 `reset_index` 函数重置索引，避免返回的特征数据集中出现不连续的索引。