python pandas 如何把字符串一列标准化为数字类型

可以使用 pandas 的 `to_numeric` 方法将字符串列标准化为数字类型。假设数据框为 `df`，需要标准化的列名为 `col_name`，可以使用以下代码：

df[col_name] = pd.to_numeric(df[col_name], errors='coerce')

其中 `errors` 参数用于处理无法转换为数字的值，`'coerce'` 表示将无法转换的值转换为 NaN。如果你想要将无法转换的值保留为字符串，可以将 `errors` 参数设置为 `'ignore'`。

相关问题

python之pandas xmind详解

### 回答1：
Pandas是Python编程语言的一个开源数据分析和数据处理库。它提供了丰富的数据结构和功能，使得数据分析任务更加简单和高效。而Xmind是一种思维导图工具，可以帮助用户组织和展示复杂概念和信息。

Pandas库结合了NumPy的功能和扩展了更高级的数据结构，最重要的是它的数据结构--Dataframe。Dataframe是一个二维的表格型数据结构，类似于数据库表或Excel中的表格。它提供了各种方法来处理和操纵这些表格数据，包括数据的索引、选择、过滤、排序、分组等。

使用Pandas库可以读取和写入多种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等。通过Pandas的数据结构，用户可以进行数据清洗和转换，处理缺失数据、重复数据、异常数据等。此外，Pandas还提供了强大的时间序列处理功能，可以进行时间索引、频率转换、滞后、移动窗口等操作。

在数据分析方面，Pandas提供了各种统计计算的方法，如平均值、标准差、协方差、相关系数等。同时，Pandas库还能够进行数据可视化，通过绘图的方式展示数据的分布、趋势和关联关系。这使得数据分析师可以更加直观地理解和解释数据。

Xmind是一种用于创建思维导图的工具，它可以将复杂的概念和信息以图形化的方式展示出来。思维导图可以帮助用户整理和梳理思路，帮助用户更好地理解和记忆知识。在使用Pandas进行数据分析时，可以使用Xmind来记录和整理自己的数据分析过程，包括数据处理的步骤、分析的结果和相关的观察或发现。这样可以帮助用户更好地管理和沟通数据分析的过程和结果。

总结来说，Pandas是一个功能强大的数据分析和处理库，通过其丰富的数据结构和方法，可以简化和高效完成各种数据分析任务。而Xmind则是一种思维导图工具，能够帮助用户整理和展示复杂概念和信息，方便用户将数据分析过程和结果进行可视化和整理。使用Pandas和Xmind可以让数据分析任务更加简单和直观。

### 回答2：
Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，使得数据处理更加简单、高效。而Pandas库中的核心数据结构是DataFrame，可以理解为一个二维的表格数据，类似于Excel中的数据表。Xmind是一款思维导图软件，可以帮助我们更好地组织和展示思维。

Pandas可以通过Xmind来进行详解，主要包括以下几个方面：

1. DataFrame的创建和基本操作：可以通过读取文件、字典、Numpy数组等方式来创建DataFrame，然后可以进行数据的选取、切片、筛选等操作。

2. 数据的清洗和处理：Pandas提供了强大的数据清洗和处理功能，可以用来处理缺失数据、重复数据以及异常值。也可以进行数据的合并、拆分、排序等操作，以及字符串、时间序列、数值等类型的转换。

3. 数据的分组和聚合：Pandas的分组和聚合功能非常强大，可以进行按列或者按行的分组操作，然后对每一组数据进行一些聚合操作，如求和、计数、平均值等。这样可以更好地了解数据的分布和概况。

4. 数据的可视化：Pandas可以配合Matplotlib等数据可视化工具，对数据进行绘图和可视化操作。可以绘制线图、柱状图、饼图等各种图表，更直观地展示数据的特征和趋势。

综上所述，使用Pandas库可以更方便地进行数据分析和处理，而通过Xmind来详细说明Pandas的各种功能和操作，能够更好地帮助用户理解和应用这些功能，从而更高效地进行数据分析和处理。

### 回答3：
Pandas是一个Python库，专门用于数据分析和数据操作。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得使用Python进行数据处理变得更加方便和快速。而Xmind是一款脑图软件，用于整理和组织复杂的思维结构。

Pandas提供的数据结构主要包括两种：Series和DataFrame。Series是一维的带有标签的数组，类似于传统的数组或列表。每个元素都有唯一的标签，可以通过标签进行索引取值，方便进行数据查找和操作。DataFrame则是二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表。它由多个Series组成，每个Series代表一列数据。DataFrame可以进行行列索引、数据选择和过滤，方便进行数据的清洗和分析。

Pandas提供了丰富的数据操作和分析工具。可以进行数据的读取、清洗、转换和处理。可以对数据进行切片、聚合、排序和合并等操作。还可以对数据进行统计分析、绘图和可视化。Pandas还支持对缺失数据的处理，能够灵活处理数据中的空值，并进行填充或删除操作。

Xmind是一款强大的思维导图软件，可以帮助用户将复杂的信息整理、组织和展示。用户可以使用Xmind创建思维导图来表示数据结构、函数关系、工作流程等。通过将Python中的Pandas库和Xmind结合使用，可以更好地理解和展示数据分析的过程。可以使用脑图绘制数据处理流程图，方便团队内部的交流和理解。同时，可以使用脑图来整理数据分析中的关键知识点和技巧，方便进行知识传递和分享。

综上所述，Python的Pandas库提供了便捷的数据处理和分析工具，而Xmind则可以辅助整理和展示数据分析的过程和结果。两者结合使用，可以帮助用户更好地进行数据分析和可视化。

列一下pandas库中常用的20个函数，有什么作用

### 回答1：

常用的pandas库函数包括：1. head：返回数据集的前几行；2. tail：返回数据集的最后几行；3. isnull：检查数据是否为空；4. sort_values：根据某一列值排序；5. drop：删除指定的行或列；6. merge：合并两个数据框；7. groupby：分组数据；8. pivot_table：创建数据透视表；9. get_dummies：对数据进行独热编码；10. cut：将数据按照指定的间隔离散化；11. stack：将数据从列转换成行；12. unstack：将数据从行转换成列；13. melt：将数据转换成熔融形式；14. apply：将函数应用到数据框的每一行或每一列；15. Series：将一维数组转换成序列；16. DataFrame：将二维数组转换成数据框；17. to_numeric：将字符串转换成数值；18. describe：显示数据集的概要信息；19. read_csv：从csv文件中读取数据；20. to_csv：将数据写入csv文件。

### 回答2：
Pandas是一个Python数据处理和分析的强大工具，提供了许多函数来操作和处理数据。以下是Pandas库中常用的20个函数及其作用：

1. `read_csv()`：读取CSV文件并将其转换为DataFrame。
2. `head()`：显示DataFrame前几行的数据，默认为前5行。
3. `tail()`：显示DataFrame后几行的数据，默认为后5行。
4. `info()`：显示DataFrame的基本信息，包括列名称、数据类型、非空值个数等。
5. `describe()`：计算DataFrame中各列的统计摘要信息，如均值、标准差、最小值、最大值等。
6. `shape()`：返回DataFrame的维度（行数和列数）。
7. `columns()`：返回DataFrame的列名称。
8. `index()`：返回DataFrame的索引。
9. `drop()`：删除DataFrame中指定的行或列。
10. `fillna()`：填充DataFrame中的缺失值。
11. `sort_values()`：根据指定列的值对DataFrame进行排序。
12. `groupby()`：根据指定的列对数据进行分组。
13. `sum()`：计算DataFrame中指定列的总和。
14. `mean()`：计算DataFrame中指定列的平均值。
15. `max()`：计算DataFrame中指定列的最大值。
16. `min()`：计算DataFrame中指定列的最小值。
17. `corr()`：计算DataFrame中列之间的相关系数矩阵。
18. `plot()`：绘制DataFrame中的数据图表。
19. `to_csv()`：将DataFrame保存为CSV文件。
20. `apply()`：对DataFrame中的元素应用指定的函数。

这些函数可以帮助我们读取数据、查看数据、处理缺失值、排序数据、计算统计信息、分组数据、绘制图表等，从而更方便地进行数据处理和分析。

### 回答3：
Pandas是一个常用于数据处理和分析的Python库，提供了丰富的函数和工具。下面列举了20个Pandas常用函数及其作用：

1. read_csv(): 读取CSV格式文件，并转换为DataFrame格式。
2. read_excel(): 读取Excel文件，并转换为DataFrame格式。
3. head(): 显示DataFrame的前几行数据，默认是前5行。
4. tail(): 显示DataFrame的后几行数据，默认是后5行。
5. shape(): 返回DataFrame的行数和列数。
6. info(): 提供DataFrame的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等。
7. describe(): 返回DataFrame中数值列的统计信息，包括平均值、标准差、最小值、最大值等。
8. dropna(): 删除数据中包含缺失值的行或列。
9. fillna(): 将数据中的缺失值填充为指定值或使用插值方法进行填充。
10. groupby(): 根据某个或某些列的值进行分组操作。
11. merge(): 根据某个或某些列的值将两个DataFrame进行合并。
12. sort_values(): 根据指定的列对数据进行排序。
13. apply(): 对指定的函数应用于数据的行或列。
14. unique(): 返回指定列中的唯一值。
15. value_counts(): 返回指定列中每个值的数量。
16. pivot_table(): 创建一个数据透视表。
17. plot(): 绘制DataFrame中的数据图表。
18. to_csv(): 将DataFrame格式数据保存为CSV文件。
19. to_excel(): 将DataFrame格式数据保存为Excel文件。
20. drop_duplicates(): 删除DataFrame中的重复行。

以上是Pandas库中常用的20个函数及其作用，可以通过它们来完成数据读写、数据处理、数据分析和数据可视化等任务。