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

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。

有大量列是文本型数字，怎么一键批量转换成数字

在处理大量文本型数字时，我们可以利用编程语言或数据处理软件来进行批量转换。以下是几种常见的方法：

1. 使用Excel或类似的电子表格软件：
- 你可以使用“数据”菜单中的“分列”功能，选择“分隔符号”，并在“下一步”中选择“空格”或“无”，以分隔文本型数字。
- 或者，你可以使用“文本到列”功能，将每列中的文本型数字分割到多个列中，然后对每列使用“转换为数字”功能。

2. 使用Python编程语言：
- 利用Pandas库，可以非常方便地对数据框（DataFrame）中的列进行操作。示例如下：

     import pandas as pd
     
     # 假设df是你的数据框，'column_name'是你想要转换的列名
     df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

- 这段代码会尝试将指定列转换为数字，如果无法转换（比如文本中包含非数字字符），则该值会被设置为NaN。

3. 使用SQL数据库：
- 在数据库中，可以使用类型转换函数，如MySQL中的CAST()或 PostgreSQL中的::类型运算符，将文本列转换为数值类型。
- 示例SQL语句（以MySQL为例）：

     ALTER TABLE table_name MODIFY column_name INT;

请注意，如果你的数据中包含非数字字符，那么在转换过程中可能会产生错误或数据丢失。因此，在转换前，最好进行数据清洗，以确保数据的准确性。