pd.to_numeric()
时间: 2024-09-24 18:12:12 浏览: 12
`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:
```python
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。
相关问题
pd.to_numeric
`pd.to_numeric` 是 pandas 库提供的一个函数,用于将一个 Series 或 DataFrame 中的数据转换为数值类型。该函数的语法如下:
```python
pd.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)
```
其中,`arg` 表示要转换的 Series 或 DataFrame;`errors` 表示如何处理转换错误,默认值为 'raise',即遇到错误时抛出异常;`downcast` 表示是否尝试将数据降低到比原始数据类型更小的类型,以节省内存,默认值为 `None`,即不进行数据类型降低。
例如,将一个包含字符串和数字的 Series 转换为数字类型:
```python
import pandas as pd
s = pd.Series(['1', '2', '3.0', '4.5', '5'])
numeric_s = pd.to_numeric(s)
print(numeric_s)
```
输出结果为:
```
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 4.5
4 5.0
dtype: float64
```
可以看到,`pd.to_numeric` 将字符串类型的数据转换为了浮点型。
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.