python 字符串转数值

在Python中，可以使用int()函数将字符串转换为整数，使用float()函数将字符串转换为浮点数。例如：

string_num = "123"
int_num = int(string_num)
float_num = float(string_num)

也可以使用eval()函数将字符串直接转换为对应的数据类型，但是需要注意安全性问题，因为eval()函数会直接执行字符串中的代码。例如：

string_num = "123"
num = eval(string_num)

如果字符串不能被正确解析为数字，这些函数将会抛出ValueError异常。

相关问题

Python字符串转数值

在 Python 中，可以使用以下方式将字符串转换为数值：

1. 使用内置函数 int()、float() 或 complex() 将字符串转换为整数、浮点数或复数：

num_str = "123"
num_int = int(num_str)
num_float = float(num_str)
num_complex = complex(num_str)

2. 如果字符串中包含非数字字符，上述方法会引发 ValueError 异常。可以使用正则表达式或第三方库如 NumPy 来处理这种情况：

import re
num_str = "123abc"
num_str_only_digits = re.sub('[^0-9.]', '', num_str)  # 去掉非数字字符
num_float = float(num_str_only_digits)

或者使用 NumPy 的函数：

import numpy as np
num_str = "123abc"
num_float = np.fromstring(num_str, dtype=float, sep=' ')

以上是将字符串转换为数值的基本方法，根据具体情况可以使用不同的方式来处理。

python pandas字符串转数值

可以使用 pandas 中的 `to_numeric()` 方法将字符串转换为数值。

假设需要将一个字符串变量 `str_val` 转换为数值类型，可以使用以下代码：

import pandas as pd

num_val = pd.to_numeric(str_val, errors='coerce')

其中，`errors` 参数用于处理转换错误的情况，`'coerce'` 表示将转换错误的值设置为 NaN。如果不需要处理转换错误的情况，可以将 `errors` 参数设置为 `'ignore'`。

如果需要将一个字符串列 `col1` 转换为数值类型，并将转换结果覆盖原来的列，可以使用以下代码：

df['col1'] = pd.to_numeric(df['col1'], errors='coerce')

其中，`df` 是一个 DataFrame 对象。