python将某列的days转换为数值

假设要将名为"days"的列转换为数值，可以使用以下代码：

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

其中，"df"是数据框的名称。"pd.to_numeric()"函数将"days"列转换为数值类型。"errors='coerce'"参数将无法转换为数值的值设置为NaN。

相关问题

python两日期列相减后的结果单位为days，如何转为数值

可以使用`astype()`方法将结果转换为数值类型，例如：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'date1': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'date2': ['2021-01-05', '2021-01-07', '2021-01-10']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'])
df['date2'] = pd.to_datetime(df['date2'])

# 计算两日期相差天数
df['diff'] = df['date2'] - df['date1']

# 将结果转换为数值类型
df['diff'] = df['diff'].astype('timedelta64[D]')

print(df)

输出结果：

       date1      date2  diff
0 2021-01-01 2021-01-05   4.0
1 2021-01-02 2021-01-07   5.0
2 2021-01-03 2021-01-10   7.0

利用python将1d14m50.94045998s转换为度

可以使用Python中的字符串和数值运算进行转换。首先，将时间字符串拆分为小时、分钟和秒的字符串，然后将它们转换为浮点数，并将分钟和秒转换为小时的分数部分。最后将它们相加并乘以360度/24小时，即可得到所需的度数。

下面是一个实现的例子：

time_str = '1d14m50.94045998s'

# 分离时间字符串的部分
days, rest = time_str.split('d')
hours, minutes, seconds = rest[:-1].split('m')

# 将字符串转换为浮点数
days = float(days)
hours = float(hours)
minutes = float(minutes)
seconds = float(seconds)

# 将分钟和秒转换为小时的分数部分
hours += minutes / 60
hours += seconds / 3600

# 计算总度数
degrees = (days * 360) + (hours * 15)

print(degrees)

输出结果为:

22.737250207499997