python pandas将某列数据类型转为int型,对无法转换的数据赋空值
时间: 2024-03-02 07:50:11 浏览: 330
利用pandas将非数值数据转换成数值的方式
您可以使用pandas中的`to_numeric()`方法将某列数据类型转为int型,并使用`errors='coerce'`参数对无法转换的数据赋空值。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4', 'a', 'b', 'c']})
# 将A列数据类型转为int型,无法转换的数据赋空值
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')
# 查看转换后的DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
A
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 4.0
4 NaN
5 NaN
6 NaN
```
其中,原本为字符串类型的数据被成功转换为了浮点型(因为pandas中没有int型的缺失值)。无法转换的字符串被赋值为了NaN。
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