pandas将某列字符串转化为数字
时间: 2023-08-11 08:10:15 浏览: 807
可以使用Pandas中的`astype()`函数将某列字符串转换为数字。假设该列名为`col_name`,则可以使用以下代码:
```python
df['col_name'] = df['col_name'].astype(int)
```
或者
```python
df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'], errors='coerce')
```
第一种方法可以将字符串转换为整数,而第二种方法可以将字符串转换为数字(包括整数和浮点数),并且如果字符串无法转换为数字,则会将其转换为NaN值。
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:
```python
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:
```python
# 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。
python pandas 如何把一列字符串替换为数字
可以使用 pandas 的 `replace` 方法将字符串列替换为数字。假设数据框为 `df`,需要替换的列名为 `col_name`,需要替换的字符串为 `old_str`,替换为的数字为 `new_num`,可以使用以下代码:
```
df[col_name] = df[col_name].replace(old_str, new_num).astype(int)
```
其中 `astype(int)` 表示将替换后的结果转换为整数类型。如果需要替换多个字符串,可以使用字典来指定替换规则,例如:
```
replace_dict = {'old_str1': new_num1, 'old_str2': new_num2, ...}
df[col_name] = df[col_name].replace(replace_dict).astype(int)
```
这样就可以将多个字符串替换为对应的数字。