pandas中列的字符串str转float格式

最新推荐文章于 2024-06-30 21:30:13 发布
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weight_list[ “mv_es”] = pd.to_numeric( weight_list[ “mv_es”] )

Pandas系列学习教程——08 pandas字符串处理
lzylzy66的博客
03-11 1278
随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas处理字符串的步骤，具体如下。
pandas 以字符串读取数据_Pandas处理文本数据|Pandas字符串处理|Pandas .str 属性|脑洞大开...
weixin_35779309的博客
12-29 1148
在 Pandas缺失值处理 | 轻松玩转Pandas(3) 介绍了 Pandas 中缺失值的处理，这一节我们来看一看如何处理 Pandas 中的文本(字符串)。# 导入相关库import numpy as npimport pandas as pdPython文章目录 [展示]为什么要用str属性文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的...
pandas将一列的str转为float
jiansheng321的博客
01-11 5690
如何将读取列表中的str转化为float
Una20200519的博客
07-16 915
数据处理过程中的小问题，在摸索中前进，大家来试试吧>
python库--pandas--Series.str--字符串处理
QuantSun的博客
03-10 1007
python库–pandas–Series.str–字符串处理 原文地址：https://www.cnblogs.com/P--K/p/8443995.html
Python pandas 里面的数据类型坑，astype要慎用
DataShare
05-07 2690
背景 最近在项目处理数据时，对pandas里面的数据类型进行转换时(astype)，产生了一些意外的情况，经过研究，对数据框里面的数据类型，又有了新的认识，分享出来供大家参考学习。 创建模拟数据 模拟数据 假如模拟的数据如上图所示，里面有一些空单元格，下面读取模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data=pd.read_excel...
pandas日期字段处理--pandas日期和字符串之间的相互转换，从日期字段中提取年月日、时分秒、周数、季度等
Jalen big data analysis的博客
01-06 3万+
1、pandas导入数据（以导入csv文件为例）。 2、将str类型/object类型转换为datetime类型，强制转换，跳过错误。 3、将str类型/object类型转换为datetime类型，提取年月日时分秒。 4、利用字符串截取原理，提取年月日时分秒。 5、其他时间处理方法。
11-Python Pandas处理字符串
qwy715229258163的博客
06-30 449
Pandas 提供了一系列的字符串函数，因此能够很方便地对字符串进行处理。注意：上述所有字符串函数全部适用于 DataFrame 对象，同时也可以与 Python 内置的字符串函数一起使用，这些函数在处理 Series/DataFrame 对象的时候会自动忽略缺失值数据（NaN）。
Pandas数据分析 - 字符串操作
m0_65392155的博客
01-15 771
str.count()：计算某个字符的数量 str.upper()：转化为小写字母 str.lower() ：转化为大写字母 str.len()：求每个字符串的长度 str.startswith()：判断起始是否为某个指定字母 str.endswith()：判断结束是否为某个指定字母 str.strip()：去除字符串两边的空格 str:rstrip()：去除字符串右边的空格 str.lstrip()：去除字符串左边的空格 str.replace()：替换字符串 import nump
pandas笔记之数据格式
瓜瓜的笔记
05-31 1753
单元格格式 这里写目录标题单元格格式单元格格式(数据类型)数字格式格式相互转化数据格式 单元格格式(数据类型) 基础 df.dtypes # 各字段的数据类型 df.team.dtype # 某个字段的类型 s.dtype # Series 的类型 df.dtypes.value_counts() # 各类型有多少个字段 判断数据格式 from pandas.api.types import is_numeric_dtype #导入is_numeric_dtype工具 is_numeric_dtype(
pandas string格式转成int，float
richard_18的博客
06-17 2万+
如果y1的 amount列是string格式的 y1 = pd.to_numeric(y1.amount, errors=’ignore’ )/10000 errors=’coerce’, 会返回nan，these errors will be ignoredand pandas will convert problematic elements to pd.NaT ( errors=’ig...
pandas object格式转float64格式
m0_37477175的博客
09-07 3万+
在数据处理过程中比如从CSV文件中导入数据data_df = pd.read_csv("names.csv")在处理之前一定要查看数据的类型data_df.info() RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): PassengerId 891 non-null int64 Survived
python基础，将str类型转换为float类型
李爱涛的博客
01-23 1万+
from functools import reduce def str2float(s):      L=s.split('.');      return reduce(lambda x,y:y+x*10,map(int,L[0]))+reduce(lambda x,y:y+x*10,map(int,L[1]))/10**len(L[1]) 方法2： from functools i
python dataframe astype 字段类型转换
chinacmt的博客
08-17 13万+
使用astype实现dataframe字段类型转换# -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}])print df.dtypesdf['col2'] = df['col2'].astype('int') print '-
【Python】pandas 变量类型转换的 6 种方法
fengdu78的博客
07-12 7456
本篇继续更新pandas系列，感兴趣可以关注这个话题，第一时间更新。pandas数据清洗pandas骚操作系列所有数据和代码可在我的GitHub获取：https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience一、变量类型及转换对于变量的数据类型而言，Pandas除了数值型的int 和 float类型外，还有object ，category...
python 时间格式datetime、str与date的相互转换
热门推荐
df_1818的博客
09-18 13万+
在写项目的时候经常会用到时间格式，以及它们之间的相互转化。 常用的日期数据格式datetime.datetime, str ,datetime.date 在使用的时候先导入datetime模块 from datetime import datetime 1.获取当前日期 now =datetime.now() # 格式为 datetime.datetime now_date = da...
python—解决无法从str变float的问题
weixin_45210726的博客
10-31 4024
文章目录问题问题产生的原因解决办法 问题 在将只包含数字的字符串转float时候，遇到 could not convert str to float 问题 问题产生的原因 可能是该字符串中包含肉眼观测不带的空格或者符号，故该字符串中不只有数字因此无法转float。 解决办法 可以用正则表达式将数字提取出来再转float 代码如下： line[1] = re.findall(r”-?\d+\.?\d*e?-?\d*?”, line[1]) line[1] = ‘’.join(line[1]) #从lis.
python dataframe列字符串转float
最新发布
05-07
### 将 Pandas DataFrame 中某列的字符串值转换为浮点数类型 在处理 Pandas DataFrame 数据时，有时需要将某一列为字符串类型的数值转换为浮点数类型以便于后续数据分析或建模。以下是几种常见方法及其注意事项。 #### 方法一：使用 `astype` 转换数据类型 最直接的方法是调用 Pandas 提供的 `astype` 函数来更改指定列的数据类型。此方法适用于目标列中的所有字符串都可以无误地转化为浮点数的情况[^1]。 ```python import pandas as pd # 创建示例DataFrame data = {'values': ['1.2', '3.4', '5.6']} df = pd.DataFrame(data) # 使用 astype 进行转换 df['values'] = df['values'].astype(float) ``` 如果存在无法转换的字符串（如非数字字符），则会抛出 `ValueError` 异常。因此，在实际场景下建议先清洗数据以移除非法字符。 --- #### 方法二：结合 `pd.to_numeric` 处理异常值 相比 `astype`，`pd.to_numeric` 更灵活，允许设置参数控制对非法输入的行为。例如，可以通过设定 `errors='coerce'` 参数将不可转换的值替换为 NaN 值[^2]。 ```python # 示例数据包含非法字符串 data_with_errors = {'values': ['1.2', 'three', '5,6', '7.8']} df_error = pd.DataFrame(data_with_errors) # 使用 to_numeric 并强制错误值变为NaN df_error['values'] = pd.to_numeric(df_error['values'], errors='coerce') ``` 在此基础上，可以进一步填充或删除缺失值以完善数据质量。 --- #### 方法三：自定义函数清理复杂格式 当字符串中可能混杂有千分位逗号或其他特殊符号时，可编写自定义函数对其进行预处理后再执行转换[^2]。 ```python def clean_and_convert(value): if isinstance(value, str): # 只处理字符串类型 value = value.replace(',', '') # 移除千分位逗号 try: return float(value) # 尝试转换为浮点数 except ValueError: return None # 返回None表示无法转换 # 应用于DataFrame列 df_complex['values'] = df_complex['values'].apply(clean_and_convert) ``` 这种方法特别适合应对复杂的现实世界数据集。 --- ### 注意事项 - **性能优化**：对于大规模数据集，优先考虑向量化操作而非逐元素应用函数 (`apply`)，因为后者效率较低。 - **数据一致性检查**：转换前务必确认原始数据的质量，必要时进行探索性分析 (EDA)，识别潜在问题并制定解决方案。 ---
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