pandas.to_numeric
时间: 2023-02-14 19:29:11 浏览: 65
pandas.to_numeric 是一个将数据转换为数值类型的函数。它可以将数据框中的某一列或某几列转换为数值类型,例如,它可以将字符串类型的数据转换为浮点数类型或整数类型。使用该函数时,可以指定转换的数据类型,例如 float、int 或 decimal。如果转换的数据不是数值类型,则可以使用 errors 参数来指定错误处理方式。例如,可以将非数值类型的数据转换为缺失值 NaN。
使用方法:
```
pandas.to_numeric(data, errors='raise', downcast=None)
```
参数说明:
- data: 需要转换为数值类型的数据,可以是数据框的某一列或某几列,也可以是一个数组或列表。
- errors: 当转换的数据不是数值类型时的错误处理方式。可以指定 'raise'(抛出异常)、'coerce'(转换为缺失值 NaN)或 'ignore'(忽略错误)。
- downcast: 指定转换后的数据类型。可以指定 'float'、'integer'、'signed' 或 'unsigned'。
例如,以下代码将数据框 df 中的 'A' 列转换为浮点数类型,并忽略非数值类型的数据:
```
import pandas as
相关问题
用pandas.to_numeric更改一列数据类型
可以使用 pandas 的 to_numeric 函数来更改一列数据的类型。例如,假设你有一个名为 "data" 的数据框,其中有一列名为 "col1",你希望将其转换为数字类型。你可以使用以下代码来实现这一目的:
```
data['col1'] = pd.to_numeric(data['col1'])
```
在这里,to_numeric 函数将自动检测列 "col1" 中的数据类型,并尝试将其转换为数字类型。如果转换成功,则会在原始的 "data" 数据框中更新 "col1" 列的数据类型;如果转换失败,则会抛出异常。
你还可以使用可选的参数来调整转换的行为。例如,你可以使用 "errors" 参数来指定在遇到转换错误时应该采取什么措施(例如,是否忽略错误,是否使用特殊值替换错误)。你也可以使用 "downcast" 参数来指定要转换成的数字类型(例如,int8、int16 等)。
希望这对你有所帮助!
pd.to_numeric
pd.to_numeric() 是 pandas 库中的一个函数,用于将一个 Series 或 DataFrame 中的数据转换为数值类型。该函数可以处理字符串、浮点数、整数等类型的数据,并可以处理缺失值(NaN)。使用该函数可以方便地将数据集中的某些列转换为数值类型,以便进行数值计算或其他操作。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串和数字的 Series
s = pd.Series(['1', '2.0', '3', '4.5', 'NaN'])
# 将 Series 转换为数值类型
s_numeric = pd.to_numeric(s, errors='coerce')
print(s_numeric)
```
输出结果为:
```
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 4.5
4 NaN
dtype: float64
```
其中,`errors='coerce'` 表示如果遇到无法转换为数值的值,则将其转换为 NaN。