Question

我有一个名为xiv的pandas DataFrame对象，它有一列int64音量测量值。

In[]: xiv['Volume'].head(5)
Out[]: 

0    252000
1    484000
2     62000
3    168000
4    232000
Name: Volume, dtype: int64

我已阅读其他帖子（如this和this），提出以下解决方案。但是当我使用这两种方法时，它似乎不会改变基础数据的dtype：

In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume'])

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('int64')

或者...

In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume'])
Out[]: ###omitted for brevity###

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('int64')

In[]: xiv['Volume'] = xiv['Volume'].apply(pd.to_numeric)

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('int64')

我还尝试制作单独的pandas Series并使用上面列出的方法在该系列上重新分配到x['Volume']对象，这是一个pandas.core.series.Series对象。< / p>

但是，我已经使用numpy包float64类型找到了解决此问题的方法 - 这有效，但我不知道为什么它与众不同 。

In[]: xiv['Volume'] = xiv['Volume'].astype(np.float64)

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('float64')

有人可以解释如何使用pandas库完成numpy库似乎可以轻松地使用其float64类;也就是说，将xiv DataFrame中的列转换为float64。

Answer 1

如果您已有数字dtypes（int8|16|32|64，float64，boolean），则可以使用 Pandas {{3将其转换为其他“数字”dtype方法。

演示：

In [90]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(10**5,10**7,(5,3)),columns=list('abc'), dtype=np.int64)

In [91]: df
Out[91]:
         a        b        c
0  9059440  9590567  2076918
1  5861102  4566089  1947323
2  6636568   162770  2487991
3  6794572  5236903  5628779
4   470121  4044395  4546794

In [92]: df.dtypes
Out[92]:
a    int64
b    int64
c    int64
dtype: object

In [93]: df['a'] = df['a'].astype(float)

In [94]: df.dtypes
Out[94]:
a    float64
b      int64
c      int64
dtype: object

它不适用于object（字符串）dtypes，无法转换为数字：

In [95]: df.loc[1, 'b'] = 'XXXXXX'

In [96]: df
Out[96]:
           a        b        c
0  9059440.0  9590567  2076918
1  5861102.0   XXXXXX  1947323
2  6636568.0   162770  2487991
3  6794572.0  5236903  5628779
4   470121.0  4044395  4546794

In [97]: df.dtypes
Out[97]:
a    float64
b     object
c      int64
dtype: object

In [98]: df['b'].astype(float)
...
skipped
...
ValueError: could not convert string to float: 'XXXXXX'

所以我们在这里要使用.astype()方法：

In [99]: df['b'] = pd.to_numeric(df['b'], errors='coerce')

In [100]: df
Out[100]:
           a          b        c
0  9059440.0  9590567.0  2076918
1  5861102.0        NaN  1947323
2  6636568.0   162770.0  2487991
3  6794572.0  5236903.0  5628779
4   470121.0  4044395.0  4546794

In [101]: df.dtypes
Out[101]:
a    float64
b    float64
c      int64
dtype: object

Answer 2

我对此没有技术解释，但是我注意到pd.to_numeric（）在转换字符串“ nan”时会引发以下错误：

In [10]: df = pd.DataFrame({'value': 'nan'}, index=[0])

In [11]: pd.to_numeric(df.value)

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-11-98729d13e45c>", line 1, in <module>
    pd.to_numeric(df.value)

  File "C:\Users\joshua.lee\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\numeric.py", line 133, in to_numeric
    coerce_numeric=coerce_numeric)

  File "pandas/_libs/src\inference.pyx", line 1185, in pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric

ValueError: Unable to parse string "nan" at position 0

而astype（float）没有：

df.value.astype(float)
Out[12]: 
0   NaN
Name: value, dtype: float64

Answer 3

我观察到我能够将object（str）转换为先浮动然后再浮动到Int64。

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10**5,10**7,(5,3)),columns=list('abc'), 
dtype=np.int64)
df['a'] = df['a'].astype('str')
df.dtypes

df['a'] = df['a'].astype('float')
df['a'] = df['a'].astype('int64')

工作正常。

何时申请（pd.to_numeric）以及何时在python中使用astype（np.float64）？

3 个答案: