Chuyển đổi chuỗi để nổi trong DataFrame

Question

Cách bí mật cột DataFrame chứa chuỗi và NaN giá trị để nổi. Và có một cột khác có giá trị là chuỗi và phao; làm thế nào để chuyển đổi toàn bộ cột này để nổi.

Answer 1

Bạn có thể thử df.column_name = df.column_name.astype(float). Đối với các giá trị NaN, bạn cần chỉ định cách chúng được chuyển đổi, nhưng bạn có thể sử dụng phương thức .fillna để thực hiện.

Ví dụ:

In [12]: df 
Out[12]: 
    a b 
0 0.1 0.2 
1 NaN 0.3 
2 0.4 0.5 

In [13]: df.a.values 
Out[13]: array(['0.1', nan, '0.4'], dtype=object) 

In [14]: df.a = df.a.astype(float).fillna(0.0) 

In [15]: df 
Out[15]: 
    a b 
0 0.1 0.2 
1 0.0 0.3 
2 0.4 0.5 

In [16]: df.a.values 
Out[16]: array([ 0.1, 0. , 0.4]) 

Answer 2

này có sẵn trong 0.11. Buộc chuyển đổi (hoặc đặt thành nan) Điều này sẽ hoạt động ngay cả khi astype sẽ không thành công; nó cũng loạt bởi loạt vì vậy nó sẽ không chuyển đổi nói một cột chuỗi hoàn chỉnh

In [10]: df = DataFrame(dict(A = Series(['1.0','1']), B = Series(['1.0','foo']))) 

In [11]: df 
Out[11]: 
    A B 
0 1.0 1.0 
1 1 foo 

In [12]: df.dtypes 
Out[12]: 
A object 
B object 
dtype: object 

In [13]: df.convert_objects(convert_numeric=True) 
Out[13]: 
    A B 
0 1 1 
1 1 NaN 

In [14]: df.convert_objects(convert_numeric=True).dtypes 
Out[14]: 
A float64 
B float64 
dtype: object 

Answer 3

df['MyColumnName'] = df['MyColumnName'].astype('float64') 

Answer 4

Trong một phiên bản mới hơn của gấu trúc (0,17 trở lên), bạn có thể sử dụng chức năng to_numeric. Nó cho phép bạn chuyển đổi toàn bộ khung dữ liệu hoặc chỉ các cột riêng lẻ. Nó cũng cung cấp cho bạn khả năng chọn cách xử lý nội dung không thể chuyển đổi thành giá trị số:

import pandas as pd 
s = pd.Series(['1.0', '2', -3]) 
pd.to_numeric(s) 
s = pd.Series(['apple', '1.0', '2', -3]) 
pd.to_numeric(s, errors='ignore') 
pd.to_numeric(s, errors='coerce')