概述
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：
我有一个数据框包含多个列,其中列[‘PricePerSeat_Outdoor’]包含一些浮点值,一些空值和一些’ – ‘
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：
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.非常感谢,如果有人能给我一些提示.
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？谢谢.
df_raw['PricePerSeat_Outdoor'] = pd.to_numeric(df_raw['PricePerSeat_Outdoor'],errors='coerce')
这是一个例子：
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
校验：
In [106]: df.dtypes
Out[106]:
a float64
b float64
c object
dtype: object
总结
以上是编程之家为你收集整理的python – 将pandas dataframe中的列从String转换为Float全部内容，希望文章能够帮你解决python – 将pandas dataframe中的列从String转换为Float所遇到的程序开发问题。
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