object类型转为数值类型
时间: 2023-07-29 22:06:01 浏览: 59
在Python中,可以使用pandas库中的to_numeric()函数将object类型数据转换为数值类型数据。to_numeric()函数可以将一个Series或DataFrame中的所有元素转换为数值类型数据,如果无法转换则将其转换为缺失值(NaN)。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串类型数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3', '4'], 'b': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']})
# 将DataFrame中的字符串类型数据转换为数值类型数据
df['a'] = pd.to_numeric(df['a'], errors='coerce')
# 查看转换后的结果
print(df)
```
输出结果为:
```
a b
0 1.0 foo
1 2.0 bar
2 3.0 baz
3 4.0 qux
```
可以看到,to_numeric()函数将DataFrame中的字符串类型数据转换为了数值类型数据,并将无法转换的字符串类型数据转换为了缺失值(NaN)。
需要注意的是,to_numeric()函数只适用于pandas库中的DataFrame和Series类型数据,对于其他数据类型需要使用不同的方法来进行类型转换。另外,如果转换后的数据仍然存在缺失值,则需要使用fillna()函数或dropna()函数进行缺失值处理。
相关问题
pandas 将列中类型转为数值
可以使用 Pandas 中的 astype() 方法将列中的数据类型转换为数值类型。具体的步骤如下:
1. 选择需要转换的列。
2. 使用 astype() 方法将数据类型转换为数值类型。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串类型的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4', '5', '6']})
# 将列 A 和列 B 的数据类型转换为数值类型
df['A'] = df['A'].astype(int)
df['B'] = df['B'].astype(int)
print(df.dtypes)
```
输出结果如下:
```
A int64
B int64
dtype: object
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 DataFrame,其中包含两列字符串类型的数据。然后,我们使用 astype() 方法将列 A 和列 B 的数据类型分别转换为整数类型,并最终打印 DataFrame 中每列的数据类型。
object转为float
要将一个object类型转换为float类型,需要先确定object类型中存储的数据是否可以被转换为float类型,比如字符串类型的数据可以被转换为float类型,但是如果object类型中存储的是一个列表或者字典等非数值类型的数据,则无法直接转换为float类型。
如果object类型中存储的数据可以被转换为float类型,可以使用float()函数进行转换,如下所示:
```
obj = "3.14"
float_num = float(obj)
print(float_num)
```
输出结果为:
```
3.14
```
如果object类型中存储的数据无法被转换为float类型,则会抛出TypeError异常。