Question

我从csv文件中读取了一些天气数据作为名为“weather”的数据帧。问题是列的数据类型之一是一个对象。这是奇怪的，因为它表示温度......无论如何，如何将其更改为浮点数？我试过to_numeric但它无法解析它。

weather.info()
weather.head()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 304 entries, 2017-01-01 to 2017-10-31
Data columns (total 2 columns):
Temp    304 non-null object
Rain    304 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 17.1+ KB

           Temp     Rain
Date        
2017-01-01  12.4    0.0
2017-02-01  11      0.6
2017-03-01  10.4    0.6
2017-04-01  10.9    0.2
2017-05-01  13.2    0.0

Answer 1

您可以使用pandas.Series.astype

您可以这样做：

weather["Temp"] = weather.Temp.astype(float)

您还可以使用pd.to_numeric将列从object转换为float
有关如何使用它的详细信息，请查看此链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/generated/pandas.to_numeric.html

示例：

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

输出：

0    apple
1      1.0
2        2
3       -3
=========================
dtype: object
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3   -3.0
dtype: float64

在您的情况下，您可以执行以下操作：

weather["Temp"] = pd.to_numeric(weather.Temp, errors='coerce')

其他选项是使用convert_objects

示例如下

>> pd.Series([1,2,3,4,'.']).convert_objects(convert_numeric=True)

0     1
1     2
2     3
3     4
4   NaN
dtype: float64

您可以按如下方式使用：

weather["Temp"] = weather.Temp.convert_objects(convert_numeric=True)

我向您展示了一些示例，因为如果您的任何列没有数字，那么它将转换为NaN ...因此在使用时请小心
< / LI>
ENJOY !!!!!!!!!!!!!! ：）

Answer 2

我尝试了这里建议的所有方法，但遗憾的是都没有奏效。相反，发现这是有效的：

df['column'] = pd.to_numeric(df['column'],errors = 'coerce')

然后使用：

print(df.info())

Answer 3

我最终使用了：

weather["Temp"] = weather["Temp"].convert_objects(convert_numeric=True)

除了得到以下消息外，它工作得很好。

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: FutureWarning:
convert_objects is deprecated.  Use the data-type specific converters pd.to_datetime, pd.to_timedelta and pd.to_numeric.

Answer 4

您可以尝试以下操作：

df['column'] = df['column'].map(lambda x: float(x))

Answer 5

首先检查您的数据，因为如果您使用“,”而不是“.”，您可能会收到错误消息。如果是这样，您需要将每个 ',' 转换为 '.'带函数：

if items.isEmpty {
    collectionView.isHidden = true
    emptyView.isHidden = false
} else {
    collectionView.isHidden = false
    performQuery(animate: false)
    emptyView.isHidden = true
}

那么你需要在你的列中的每一行上应用这个函数：

def replacee(s):
i=str(s).find(',')
if(i>0):
    return s[:i] + '.' + s[i+1:]
else :
    return s

那么转换函数就可以正常工作了：

dfOPA['Montant']=dfOPA['Montant'].apply(replacee)

Python将对象转换为float

5 个答案: