使用 pandas 将对象类型列转换为数字类型

Question

我正在尝试使用 pandas 清理数据。当我执行 df.datatypes 时，它显示列是对象类型。我希望将它们转换为数字类型。我尝试了各种方法，例如；

data[['a','b']] = data[['a','b']].apply(pd.to_numeric, errors ='ignore')

然后，

data['c'] = data['c'].infer_objects()

但似乎没有任何效果。解释器不会抛出任何错误，但同时不会执行所需的转换。

任何帮助将不胜感激。

提前致谢。

Answer 1

来自to_numeric的帮助页面，errors的说明如下：

errors : {'ignore', 'raise', 'coerce'}, default 'raise'
        - If 'raise', then invalid parsing will raise an exception
        - If 'coerce', then invalid parsing will be set as NaN
        - If 'ignore', then invalid parsing will return the input

如果你的 apply returns 你的输入没有对它做任何事情，那么原因是因为你有不可转换的对象，并且用 [=17= 调用 to_numeric ] 没有帮助。

尝试使用第二个选项，errors='coerce'。

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

或者，

for c in df.columns:
    df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors='coerce')

此外，infer_objects 执行软类型转换。如果要检查列数据类型，请改用 df.dtypes。

使用 pandas 将对象类型列转换为数字类型

converting object types columns into numeric type using pandas

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