python pandas 列转换为数字
时间: 2023-06-12 19:02:48 浏览: 54
可以使用 pandas 的 astype() 方法将列转换为数字。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4', '5', '6']})
# 将列 A 和 B 转换为数字类型
df['A'] = df['A'].astype(int)
df['B'] = df['B'].astype(int)
# 打印转换后的 DataFrame
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
在这个示例中,我们创建了一个 DataFrame,其中包含两个字符串类型的列 A 和 B。然后,我们使用 astype() 方法将这两个列转换为整数类型。最后,我们打印转换后的 DataFrame。
相关问题
python pandas 列转字符串换为数字
你可以使用 pandas.Series.str.replace() 函数将字符串中的特定字符替换为空格,然后使用 pandas.Series.astype() 函数将列转换为数字类型。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4', '5', '6']})
# 将列 A 和 B 中的字符串替换为空格
df['A'] = df['A'].str.replace(r'\D', '').astype(int)
df['B'] = df['B'].str.replace(r'\D', '').astype(int)
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
在上面的示例代码中,`r'\D'` 是一个正则表达式,表示匹配任何非数字字符。`str.replace()` 函数将 A 和 B 列中的非数字字符替换为空格,然后使用 `astype()` 函数将列转换为整数类型。
Pandas把value为object的列转换为数字
在Pandas中,将值为object的列转换为数字可以通过以下步骤实现:
1. 确定哪些列具有与数字相关的数据。例如,可能有一个包含货币值的列,或者包含数量的列。
2. 对于每个需要转换的列,使用astype()函数将类型更改为float或int。这可以通过以下代码实现:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
```
3. 如果在转换过程中出现错误,则需要处理错误。如果有缺失值或非数字值,则可以使用fillna()函数或其他数据清理方法处理这些值。
总之,将值为object的列转换为数字需要考虑数据类型和数据清洗。如果您不确定如何转换列,请查看Pandas文档或寻求帮助。