pandas数据转换时遇到不能转换的数据转为NaN的参数设置errors='coerce'

最新推荐文章于 2024-11-08 12:29:59 发布
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博客介绍了pandas数据转换时，通过设置参数errors='coerce'，可将不能转换的数据转为NaN。这是在数据处理中很实用的技巧，有助于处理异常数据，保证数据转换的顺利进行。
Pandas实现数据类型转换的一些小技巧汇总
09-20
to_numeric()可以尝试将数据转换为数值类型，对于非数字字符串，可以设置参数errors='coerce'，将无法转换的值设为NaN。to_datetime()用于将字符串转换为日期时间类型，支持多种日期格式。 在进行数据类型转换时，...
Pandas数据类型转换pd.to_numeric函数（参数解析与实战）
程序员Gloria的博客
04-27 1662
在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要将数据类型进行转换的情况。Pandas提供了丰富的函数来满足这个需求，其中`pd.to_numeric`是一种强大而灵活的数据类型转换函数。本篇博客将深入解析`pd.to_numeric`函数的各种参数，并通过实战案例演示其用法。
Pandas：errors=‘coerce‘ & infer_datetime_format=True
风口IT猪的成长录
07-12 7209
errors='coerce'&infer_datetime_formaterrors='coerce'infer_datetime_format errors=‘coerce’ errors = 'coerce' Pandas数据转换时遇到不能转换的数据转为NaN的参数设置 errors='coerce' Pandas 提供了一个可选的参数 errors，传入 errors='coerce'，Pandas 遇到不能转换的数据就会赋值为 NaN（Not a Number） infer_datetim
【数据清洗】pd.to_numeric() & errors=‘coerce‘
风口IT猪的成长录
07-12 4896
pd.to_numeric应用实例整合代码 应用实例 请参考: Pandas：errors=‘coerce‘ & infer_datetime_format=True # 模拟数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,16],['1','2','3','4','F']],index =['Data1','Data2']) print(df) # 翻十倍，查看结果与预想结果的差别 df.apply(lambda x: x * 10)
关于pandas无法对Nan重新赋值问题解决办法[贼笨办法一]
weixin_30905133的博客
07-03 1936
1、问题背景 　　随便描述一下：大概就是如果你的dataframe只有一行数据，期中有一列是nan的，在这种情况下如果对nan列进行复制为None会出现将nan转换为None状态 2、Excel截图 读取显示 import pandas as pd import numpy as np path = r"文件路径\text.xls" df = pd.read_excel(pa...
astype强制转换不管用_Pandas中类型转换问题【已解决】
weixin_39829166的博客
11-27 4698
首先说明报错如下：pandas ValueError: could not convert string to float:我们熟悉基本的python数据类型转换,举例子如下：##数字转换为strstr(10)# '10'str(10.0)# '10.0'在pandas中更改某一列的数据类型常用函数为【.astype()】以下举例子截图如下：从上述可以看出，目前遇到的问题是：当数据量很小...
pandas/python数据分析笔记
Tralia的博客
11-13 1747
对df一部分小于等于0的数据设置为nan： df[df.iloc[:,1:]<=0] = np.nan 对df一部分数据转成数值型： df.iloc[:,1:] = df.iloc[:,1:].apply(pd.to_numeric,errors='coerce') 将指定数据列满足条件的数据设置为nan： df.loc[df['fzI'] < 20.0,'fzI'] = np.nan ...
Pandas | 数据分析时将特定列转换为数字类型 float64 或 int64的方法
最新发布
HG0724的博客
11-08 2572
是处理数据转换时非常有用的工具，尤其是在数据清洗和预处理阶段，它可以帮助确保数据类型的一致性。更多详细信息和用法可以参考。根据上述方法，将空字符串替换为NaN，这就方便使用isnull函数进行后续处理。库中的一个函数，用于将参数转换为数字类型。这个函数的默认返回类型是。’ ’ 【有个空格的哦】，具体取决于提供的数据。# 空字符当成有数据处理了。
Pandas数据类型转换实用技巧分享
通常，转换到整数类型会抛出错误，除非将`errors`参数设置为'coerce'，这会将所有无法转换的值设为NaN。 9. **Boolean to Integer**: 如果有一个布尔列，可以使用`astype(np.uint8)`将其转换为无符号整数，0代表...
Datawhale数据挖掘 特征工程笔记
ByYastal的博客
03-27 412
特征工程 文章目录特征工程1. 特征工程2. 特征工程常用操作2.1 环境搭建2.2 异常值处理2.3 特征构造2.4 特征筛选3. 特征工程总结 1. 特征工程 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 常见的特征工程包括： 异常处理： 通过箱线图（或 3...
time data None doesn‘t match format specified报错解决办法
美味的螺蛳粉的博客
05-09 6385
用python处理数据分析时出现以下错误 time data None doesn’t match format specified 经过优快云各种搜索发现需要在to_datetime内添加errors='coerce’即可解决 但是日期格式仍旧冥顽不灵无法变更 再次使用dt.strftime来转换日期格式 总算解决问题了 df['需求输入'] = pd.to_datetime(df['需求输入'], format='%Y-%m-%d',errors='coerce') df['预计日期'
Pandas库中pd.to_datetime()函数用法详细介绍
2202_75971130的博客
09-19 9310
在 Pandas 中，函数可以接收多种格式的日期时间字符串、列表、数组或者 Pandas 的 Series 对象，然后将它们转换成 Pandas 的 datetime64 类型。转换后的数据可以更好地与 Pandas 的日期时间功能集成，比如时间差计算、时间序列分析等。
python数据清洗（四）
小小鹿luby的博客
12-10 2400
第四部分 清洗数据进行分析 深入了解数据清理的一些重要方面。 学习字符串操作和模式匹配以处理非结构化数据，然后探索处理丢失或重复数据的技术。 学习以编程方式检查数据的一致性的技能，用以确信代码正确运行并且分析结果可靠！ 一、数据类型· 1、转换数据类型 了解如何确保DataFrame中的所有分类变量属于category，category可以减少内存使用量。 tips数据集已加载到名为tips...
【Python数据处理】近期在数据处理上遇到的一些问题归纳
qq_41998722的博客
06-08 1116
1.pandas中强制类型转换 场景：在爬虫获取完成数据并且写入csv文件中后，读取数据发现数据类型是object类型。object类型是泛类型数据，在未进行强制转换前，price无法参与运算并且报错(unsupported operand type(s) for /: ‘str’ and ‘int’)，原因是price中的非浮点型数据导致报错。而脏数据的产生是因为爬虫爬取过程中，由于ajax加载慢而导致。 刚开始想尝试astype方法进行强制类型转换，但是由于有字符串数据存在，所以无法使用。 sour
119、Python数据处理利器Pandas：常见错误与解决方案
silenceallat的博客
05-26 757
本文主要介绍了Python开发中使用Pandas库进行数据处理时常见的错误及解决方法，包括索引不匹配、类型不匹配和路径错误等。同时，文章还提供了数据类型转换、缺失值处理、数据筛选和分组聚合等实用技巧和案例。通过学习这些错误避免和进阶技巧，可以帮助开发者更高效地使用Pandas进行数据处理。
pandas易错点总结
柳汀轩
10-10 650
1.按照多个条件筛选时，应当使用&而不是and,如： lc.loc[(lc[“grade”] == “B”) & (lc[“loan_amnt”] > 5000)] 2. 单一series赋值给series之前需要转换数据格式，如int,float,datetime 3. loc,iloc,ix区别 loc按索引名称取值，如：import pandas as pd data = [[1,
学习笔记（4.30）
weixin_34378922的博客
05-04 254
遇到问题： 暂无 学习内容 1、astype(int) 将数据类型变为整数类型 2、通过DataFrame或Series的apply方法调用：pd.to_datetime或pd.to_numeric； object—>datetime：使用pd.to_datetime，不能转的转换为空NaT（不同于NaN），errors='coerce'； object—>float：使用pd.to...
python数据分析（15）——pandas时刻数据
weixin_42695959的博客
09-03 481
pandas时刻数据：Timestamp 时刻数据表示时间点，是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最直接的时间序列数据。 1.pandas.Timestamp(): date1='20170101' date2=datetime.datetime(2017,10,1,15,0) t1=pd.Timestamp(date1) t2=pd.Timestamp(date2) print...
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