df内如何将文本类型数字转换为数字型数字？

在 pandas 中，可以使用 `astype()` 方法将文本类型的数字转换为数字型数字。例如，假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中一列名为 `col1` 包含文本类型的数字，可以使用以下代码将其转换为数字型数字：

df['col1'] = df['col1'].astype(int)

如果文本类型的数字中包含小数，可以使用 `float` 而不是 `int`：

df['col1'] = df['col1'].astype(float)

注意，如果文本类型的数字中包含非数字字符，转换会失败并引发 ValueError 异常。在这种情况下，需要先清理数据，确保只包含数字字符。

相关问题

将excel中文本格式数字转换为浮点型时保留原有有效数字的python代码及详细介绍

### 回答1：
好的，根据您的要求，我将回答您提出的问题。关于将 Excel 中的数字文本格式转换为浮点数并保留原有有效数字的 Python 代码，您可以使用 pandas 库中的 to_numeric() 函数来实现。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 将文本格式数字转换为浮点数
df['your_column'] = pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce')
# 这里的 'your_column' 表示你需要转换的列名，可以根据实际文件进行修改

# 打印结果
print(df)

解释一下代码的含义：

首先，我们使用 pandas 库中的 read_excel() 函数读取 Excel 文件。然后，使用 to_numeric() 函数将我们需要转换的列名为 'your_column' 的文本格式数字转换为浮点数。

其中，to_numeric() 函数中的 errors 参数指定了出现无法转换的错误时的处理方式，这里使用了 'coerce'，表示将无法转换的值设置为 NaN（缺失值）。

最后，我们使用 print() 函数打印转换后的结果。

需要注意的是，如果您的 Excel 文件中包含大量数据，执行转换可能会需要一些时间。

希望这个回答对您有帮助，如果有任何问题或需要进一步的解释，请随时告诉我。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用`pandas`库中的`read_excel`方法来读取Excel文件，并使用`apply`方法结合`to_numeric`函数将文本格式的数字转换为浮点型，同时保留原有的有效数字。接下来，我将提供一段Python代码示例来详细介绍这个过程。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('input.xlsx')

# 定义一个函数，用于将文本格式数字转换为浮点型并保留有效数字
def convert_to_float(text):
    # 尝试将文本转换为浮点型
    try:
        # 使用to_numeric函数将文本转换为浮点型
        value = pd.to_numeric(text)
        # 将浮点型格式化为字符串，保留原有有效数字的位数
        formatted_value = '{:.{}f}'.format(value, len(text) - len(str(int(value))))
        return float(formatted_value)
    # 如果转换失败，则返回原始文本
    except:
        return text

# 使用apply方法将数据框中的所有元素应用于自定义函数
converted_data = data.applymap(convert_to_float)

# 将转换后的数据保存到新的Excel文件中
converted_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这段代码中，我们首先使用`pd.read_excel`方法读取Excel文件，将数据储存在名为`data`的数据框中。然后，我们定义了一个名为`convert_to_float`的自定义函数，用于将文本格式数字转换为浮点型并保留原有的有效数字。

在这个函数中，我们使用`pd.to_numeric`函数将文本转换为浮点型，并使用`'{:.{}f}'.format()`来格式化浮点数的字符串表示，保留原有有效数字的位数。接着，我们将转换后的值返回为浮点型。

接下来，我们使用`applymap`方法将自定义函数应用于数据框中的所有元素。这将返回一个新的数据框`converted_data`，其中包含转换后的浮点型数据。

最后，我们使用`to_excel`方法将`converted_data`保存到一个新的Excel文件`output.xlsx`中。通过指定`index=False`，我们可以避免将行索引作为额外的列保存。

### 回答3：
要将Excel中的文本格式数字转换为浮点型，并保留原有的有效数字，我们可以使用Python的`float`函数来实现。

首先，我们需要使用`openpyxl`库来读取Excel文件，并获取需要转换的单元格的值。可以使用`load_workbook`函数打开Excel文件，并使用`active`属性获取活动工作表。

接下来，我们可以使用`cell.value`属性获取单元格的值。由于Excel中的文本格式数字在Python中会被当作字符串处理，所以我们需要使用`strip`方法去除字符串中的空格和其他不必要的字符。

然后，我们可以使用`float`函数将文本格式数字转换为浮点型。这将自动去除字符串中的非数字字符，并将其转换为浮点型数值。

最后，我们可以通过将新的浮点数值赋值回原来的单元格来保存转换后的结果。使用`cell.value = new_value`即可完成赋值操作。注意要使用`save`方法将更改保存到原始Excel文件。

下面是一个示例代码：

from openpyxl import load_workbook

def convert_text_to_float(file_path, sheet_name, cell_address):
    workbook = load_workbook(file_path)
    sheet = workbook[sheet_name]
    
    cell = sheet[cell_address]
    text_value = cell.value.strip()
    new_value = float(text_value)
    
    cell.value = new_value
    workbook.save(file_path)

# 使用示例
convert_text_to_float('example.xlsx', 'Sheet1', 'A1')

在这个示例中，我们打开名为`example.xlsx`的Excel文件，将`Sheet1`工作表中`A1`单元格的文本格式数字转换为浮点型，并将结果保存回原始文件。请根据实际需求修改`file_path`、`sheet_name`和`cell_address`参数。

df['定价sz'] = df['定价'].str.extract('(\d+[\.]*\d*)') 提取出数字是文本型数字，可不可以直接提取数字型数字，因为表格有公式，只有数字型数字能参与公式运算

可以使用 pandas 的 `to_numeric()` 方法将文本型数字转换为数字型数字。例如：

import pandas as pd

df['定价sz'] = pd.to_numeric(df['定价'].str.extract('(\d+[\.]*\d*)'))

`to_numeric()` 方法会将传入的 Series 转换为数值类型，并将无法转换的值设置为 NaN，例如空字符串或其他非数字字符。如果你想要将这些 NaN 值替换为 0，可以使用 `fillna()` 方法：

df['定价sz'] = pd.to_numeric(df['定价'].str.extract('(\d+[\.]*\d*)')).fillna(0)

这样就会将无法转换为数值类型的值都替换为 0。