pandas怎么把表的数据文本转数值

可以使用 pandas 中的 `to_numeric()` 方法将表的数据文本转换为数值数据类型。该方法可以将字符串、浮点数或整数数据转换为数值类型。具体用法如下：

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

其中 `column_name` 是需要转换的列名，`errors='coerce'` 表示遇到无法转换的数据时将其转换为 NaN 值。如果不加该参数，则遇到无法转换的数据时会抛出异常。

相关问题

pandas 将文本格式转为数值格式

在 Python 的 pandas 库中，可以使用一些方法将文本格式转换为数值格式。这里有一种常见的方法，使用 `pandas.read_csv` 函数读取文本文件，并使用 `astype` 方法将列转换为数值类型。

假设你有一个文本文件 `data.txt`，内容如下：

apple 1
banana 2
orange 3

你可以使用以下代码将其转换为数值格式：

import pandas as pd

# 使用 pandas.read_csv 读取文本文件
df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\s+')

# 使用 astype 将列转换为数值类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

这里，`column_name` 是你想要转换为数值格式的列的名称。注意，这种方法会将所有文本转换为数值，包括那些不能转换为数值的文本（例如 NaN）。如果你只想转换那些可以转换为数值的文本，你可能需要使用一些更复杂的方法，例如正则表达式或 NLP 工具。

另外，如果你的数据中包含大量的缺失值（NaN），你可能需要使用 `fillna` 方法来填充这些缺失值。例如：

df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0)

这将会将所有 NaN 值替换为 0。根据你的需求，你可能需要使用不同的填充值或方法。

Python 文本转为数值

Python 中可以使用一些库来将文本转换为数值，最常用的就是 NumPy 和 Pandas 库。其中，NumPy 库提供了很多数组和矩阵操作的函数，包括将文本数据转换为数值类型的函数，例如 `numpy.loadtxt()` 和 `numpy.genfromtxt()` 函数。而 Pandas 库则提供了更为方便的数据处理方式，可以使用 `pandas.read_csv()` 函数读取 CSV 文件中的数据，并自动将其中的文本转换为数值类型。除此之外，Python 还有其他一些数据处理和机器学习库，例如 Scikit-Learn 和 TensorFlow 等也提供了相关的文本转换功能。