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。我尝试了各种方法来这样做；

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

从帮助页面来看to_numeric，其描述errors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

如果您apply返回输入而不对其执行任何操作，那么原因是因为您有不可转换的对象，并且调用to_numericwitherrors='ignore'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，还infer_objects执行软类型转换。如果您想检查列数据类型，请df.dtypes改用。