Pandas - Dataframe 用to_numeric类型转换后比对数据

ling_xiao_csdn

于 2021-09-13 17:56:01 发布

阅读量1.4k

点赞数

分类专栏： python 文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ling_xiao_csdn/article/details/120272055

版权

在使用Pandas DataFrame进行数据对比时，遇到String类型转换为object的问题。通过应用`pd.to_numeric`函数，可以将数据转换为数值类型。此函数允许设置参数errors='ignore'，忽略非数字字符串，保持原有数据不变，尤其适用于包含时间类型的数据处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用Pandas Dataframe 做数据对比时踩的坑：

1. String 转成 Dataframe后数据类型被置为了object

| cnt  |
| 461  |

expect_table = request.context[entity]
logger.info(f"EXPECTED DATAFRAME: {expect_table}")

for field_count, field in enumerate(datatable.query_table.rows):  # pylint: disable=W0612-
        actualdf = actualdf.append(field, ignore_index=True)

2021-09-13 17:48:49,841 - test.step_defs.test_datalake_steps - INFO - EXPECTED DATAFRAME:    cnt
0  461
2021-09-13 17:48:49,862 - test.step_defs.test_datalake_steps - INFO - Actual DATAFRAME:   cnt
0  461

 Attribute "dtype" are different
E       [left]:  object
E       [right]: int64

2. 用pandas的数据类型转换方法pd.to_numeric解决：

datatable.query_table = parse_str_table(table_with_header)
    expect_table = request.context[entity]
    logger.info(f"EXPECTED DATAFRAME: {expect_table}")
    actua

最低0.47元/天解锁文章