Question

我已经阅读了各种解决方案，并尝试了此处所述的解决方案：Pandas: Converting to numeric, creating NaNs when necessary

但它并没有真正解决我的问题：我有一个包含多个列的数据框，其中列['PricePerSeat_Outdoor']包含一些浮点值，一些空值以及一些'-'

    print type(df_raw['PricePerSeat_Outdoor'][99])
    print df_raw['PricePerSeat_Outdoor'][95:101]
    df_raw['PricePerSeat_Outdoor'] = df_raw['PricePerSeat_Outdoor'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    print type(df_raw['PricePerSeat_Outdoor'][99])

然后我得到了：

<type 'str'>
95     17.21
96     17.24
97         -
98         -
99      17.2
100    17.24
Name: PricePerSeat_Outdoor, dtype: object
<type 'str'>

第98行和第99行的值未转换。同样，我已经尝试过多种方法，包括以下但是它没有用。如果有人能给我一些提示，我们非常感激。

df_raw['PricePerSeat_Outdoor'] = df_raw['PricePerSeat_Outdoor'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

另外，如何将多个列一次转换为数字？感谢。

Answer 1

试试这个：

df_raw['PricePerSeat_Outdoor'] = pd.to_numeric(df_raw['PricePerSeat_Outdoor'], errors='coerce')

以下是一个例子：

In [97]: a = pd.Series(['17.21','17.34','15.23','-','-','','12.34']

In [98]: b = pd.Series(['0.21','0.34','0.23','-','','-','0.34'])

In [99]: df = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b})

In [100]: df['c'] = np.random.choice(['a','b','b'], len(df))

In [101]: df
Out[101]:
       a     b  c
0  17.21  0.21  a
1  17.34  0.34  b
2  15.23  0.23  b
3      -     -  b
4      -        b
5            -  b
6  12.34  0.34  b

In [102]: cols_to_convert = ['a','b']

In [103]: cols_to_convert
Out[103]: ['a', 'b']

In [104]: for col in cols_to_convert:
   .....:         df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')
   .....:

In [105]: df
Out[105]:
       a     b  c
0  17.21  0.21  a
1  17.34  0.34  b
2  15.23  0.23  b
3    NaN   NaN  b
4    NaN   NaN  b
5    NaN   NaN  b
6  12.34  0.34  b

检查：

In [106]: df.dtypes
Out[106]:
a    float64
b    float64
c     object
dtype: object

将pandas dataframe中的列从String转换为Float

1 个答案: