将dateframe的字符串改成浮点数

可以使用pandas中的to_numeric函数将DataFrame中的字符串转换为浮点数。示例代码如下:

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': ['1.2', '3.4', '5.6'], 'b': ['7.8', '9.0', '11.12']})

# 转换列a和b的数据类型
df[['a', 'b']] = df[['a', 'b']].apply(pd.to_numeric)

在这个例子中,我们首先创建了一个示例DataFrame,然后使用pd.to_numeric函数将列a和b中的字符串转换为浮点数。

相关问题

将dataframe复数转化为浮点数

要将DataFrame中的复数转换为浮点数，可以使用pandas的`applymap()`函数结合`np.real`或`np.imag`函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1+2j, 2+3j, 3+4j], 'B': [4-5j, 5-6j, 6-7j]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将复数转换为浮点数
df_float = df.applymap(lambda x: np.real(x) if np.isreal(x) else np.real(x))

# 打印结果
print(df_float)

在上述代码中，我们创建了一个示例的DataFrame `df`，其中包含复数。然后，使用`applymap()`函数将DataFrame的每个元素应用到lambda函数中进行处理。在lambda函数中，使用`np.real()`函数将复数的实部提取出来，并通过`np.isreal()`函数进行判断，如果元素是实数，则直接返回实部，如果元素是复数，则返回实部。

这样，你就可以得到一个新的DataFrame `df_float`，其中的复数已经被转换为浮点数表示。

将dataframe里的特定字符串改成0

可以使用 pandas 库的 replace() 方法来将 dataframe 中的特定字符串替换为 0。具体代码为：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['apple', 'banana', 'orange'],
    'col2': ['orange', 'apple', 'grape'],
})

# 将 dataframe 中的 'orange' 字符串替换为 0
df = df.replace('orange', 0)

print(df)

输出为：

     col1    col2
0   apple       0
1  banana   apple
2       0   grape

上述代码中，我们先创建了一个示例 dataframe，其中包含两列数据：`col1` 和 `col2`。然后使用 `replace()` 方法将其中的 `"orange"` 字符串替换为 0。最后将替换后的结果打印出来。