在 Pandas 中把对象转换为浮点型
Manav Narula
2023年1月30日
2020年12月31日
在本教程中，我们将重点介绍在 Pandas 中把对象型列转换为浮点数。对象型列包含一个字符串或其他类型的混合，而浮点数包含十进制值。在本文中，我们将对以下 DataFrame 进行操作。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['10.0' ,6,7,8],
['1.0' ,9,12,14],
['5.0' ,8,10,6]],
columns = ['a','b','c','d'])
print(df)
print("---------------------------")
print(df.info())
输出：
a b c d
0 10.0 6 7 8
1 1.0 9 12 14
2 5.0 8 10 6
---------------------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 a 3 non-null object
1 b 3 non-null int64
2 c 3 non-null int64
3 d 3 non-null int64
dtypes: int64(3), object(1)
memory usage: 224.0+ bytes
None
注意列'a'的类型，它是 object 类型。我们将使用 Pandas 中的 pd.to_numeric() 和 astype() 函数将这个对象转换为 float。
注意
本教程将不涉及
convert_objects() 函数的使用，该函数已被废弃并删除。在 Pandas 中使用 astype() 方法将对象转换为 Float
Pandas 提供了 astype() 方法，用于将一列转换为特定类型。我们将 float 传递给该方法，并将参数 errors 设置为'raise'，这意味着它将为无效值引发异常。例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['10.0' ,6,7,8],
['1.0' ,9,12,14],
['5.0' ,8,10,6]],
columns = ['a','b','c','d'])
df['a'] = df['a'].astype(float, errors = 'raise')
print(df.info())
输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
a 3 non-null float64
b 3 non-null int64
c 3 non-null int64
d 3 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 224.0 bytes
在 Pandas 中使用 to_numeric() 函数将对象转换为浮点型
Pandas 的 to_numeric() 函数可以用来将列表、系列、数组或元组转换为数字数据类型，也就是有符号、无符号的整型和浮点数类型。它还有 errors 参数来引发异常。下面是一个使用 to_numeric() 将对象类型转换为浮点类型的例子。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['10.0' ,6,7,8],
['1.0' ,9,12,14],
['5.0' ,8,10,6]], columns = ['a','b','c','d'])
df['a'] = pd.to_numeric(df['a'],errors = 'coerce')
print(df.info())
输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
a 3 non-null float64
b 3 non-null int64
c 3 non-null int64
d 3 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 224.0 bytes
Author: Manav Narula
Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.
LinkedIn