在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时,经常用到DataFrame和array类型的数据。在对DataFrame类型的数据进行处理时,需要将其转换成float类型
首先导入numpy模块、pandas模块、创建一个DataFrame类型数据df
df = df.apply(pd.to_numeric, errors=‘ignore’)
转换后一定要重新赋值给df,否则打印仍然是原df
本文详细介绍如何使用Python的pandas库将DataFrame类型数据转换为float类型,通过应用pd.to_numeric函数并设置errors参数为'ignore',实现数据类型的灵活转换,确保数据处理流程的顺利进行。
在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时,经常用到DataFrame和array类型的数据。在对DataFrame类型的数据进行处理时,需要将其转换成float类型
首先导入numpy模块、pandas模块、创建一个DataFrame类型数据df
df = df.apply(pd.to_numeric, errors=‘ignore’)
转换后一定要重新赋值给df,否则打印仍然是原df
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