为什么pd.to_numeric`errors ='`等同于`errors ='coerce'`

Question

我在python 3.7和pandas 0.24.2上

设定：

s = pd.Series(['10', '12', '15', '20', 'A', '31', 'C', 'D'])

In [36]: s
Out[36]:
0    10
1    12
2    15
3    20
4     A
5    31
6     C
7     D
dtype: object

to_numeric与 errors='coerce'

pd.to_numeric(s, errors='coerce')

Out[37]:
0    10.0
1    12.0
2    15.0
3    20.0
4     NaN
5    31.0
6     NaN
7     NaN
dtype: float64

to_numeric与errors=''（空字符串）

pd.to_numeric(s, errors='')

Out[38]:
0    10.0
1    12.0
2    15.0
3    20.0
4     NaN
5    31.0
6     NaN
7     NaN
dtype: float64

to_numeric与errors='ljljalklag'。即，随机字符串

pd.to_numeric(s, errors='ljljalklag')

Out[39]:
0    10.0
1    12.0
2    15.0
3    20.0
4     NaN
5    31.0
6     NaN
7     NaN
dtype: float64

换句话说，传递任何串除了字符串raise，ignore对errors参数的pd.to_numeric相当于errors='coerce'。

这是功能还是错误？

Answer 1

AFAIK，鉴于源代码，这是预期的行为：

# pandas/core/tools/numeric.py
... 
coerce_numeric = errors not in ("ignore", "raise") # line 147
...

因此，仅检查是否errors为raise或ignore，否则coerce为默认值。

Answer 2

这已在版本 0.25.0 中修复以验证errors关键字（请参阅#26394）。

0.25.0 中的新行为：

In [1]: import pandas as pd; pd.__version__
Out[1]: '0.25.0'

In [2]: pd.to_numeric([1, 'a', 2.2], errors='foo')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError: invalid error value specified

0.24.2 中的先前行为：

In [1]: import pandas as pd; pd.__version__
Out[1]: '0.24.2'

In [2]: pd.to_numeric([1, 'a', 2.2], errors='foo')
Out[2]: array([1. , nan, 2.2])