熊猫数据帧中如何将字符串转换为浮点数？
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在这篇文章中，我们将研究在熊猫数据帧中将字符串转换为浮动的不同方法。现在，让我们创建一个以“年份”和“通货膨胀率”为列的数据框。
Python 3
# importing pandas library
import pandas as pd
# dictionary
Data = {'Year': ['2016', '2017',
'2018', '2019'],
'Inflation Rate': ['4.47', '5',
'5.98', '4.1']}
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(Data)
# show the dataframe
print (df)
# show the datatypes
print(df.dtypes)
输出:
方法一:使用data frame . astype()。
方法用于将 pandas 对象转换为指定的数据类型。
语法:data frame . as type(self:~ FrameOrSeries，dtype，copy: bool = True，errors: str = 'raise')
返回:预测:呼叫者类型
示例:在本例中，我们将“通货膨胀率”列的每个值转换为浮动。
Python 3
# importing pandas library
import pandas as pd
# dictionary
Data = {'Year': ['2016', '2017',
'2018', '2019'],
'Inflation Rate': ['4.47', '5',
'5.98', '4.1']}
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(Data)
# converting each value
# of column to a string
df['Inflation Rate'] = df['Inflation Rate'].astype(float)
# show the dataframe
print(df)
# show the datatypes
print (df.dtypes)
输出:
方法二:使用pandas . to _ numeric()功能。
函数用于将参数转换为数值类型。
语法: pandas.to_numeric(arg，errors='raise '，downst = None)
如果解析成功，返回:数值。请注意，返回类型取决于输入。如果是系列，则为系列，否则为系列。
示例 1: 在本例中，我们将“通货膨胀率”列的每个值转换为浮动。
代码:
Python 3
# importing pandas library
import pandas as pd
# creating a dictionary
Data = {'Year': ['2016', '2017',
'2018', '2019'],
'Inflation Rate': ['4.47', '5',
'5.98', '4.1']}
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(Data)
# converting each value of column to a string
df['Inflation Rate'] = pd.to_numeric(df['Inflation Rate'])
# show the dataframe
print(df)
# show the data types
print (df.dtypes)
输出:
示例 2: 有时，我们可能没有用字符串表示的浮点值。因此，pd.to_numeric()函数将显示一个错误。要删除这个错误，我们可以使用 errors= '要挟'，将这个位置的值转换为 NaN 。
代码:
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# dictionary
Data = {'Year': ['2016', '2017',
'2018', '2019'],
'Inflation Rate': ['4.47', '5',
'No data', '4.1']}
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(Data)
# converting each value of column to a string
df['Inflation Rate'] = pd.to_numeric(df['Inflation Rate'],
errors = 'coerce')
# show the dataframe
print(df)
# show the data types
print (df.dtypes)
输出:
注意:字符串数据类型显示为对象。
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