python - Pandas 如何将所有字符串值转换为 float

Question

我想将 Pandas DataFrame 中的所有 string 值转换为 float，我可以定义一个短函数来执行此操作，但是这不是一种 Pythonic 的方式来做到这一点。我的数据框看起来像这样:

>>> df = pd.DataFrame(np.array([['1', '2', '3'], ['4', '5', '6']]))
>>> df
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
>>> df.dtypes
0    object
1    object
2    object
dtype: object
>>> type(df[0][0])
<type 'str'>

我只是想知道 Pandas DataFrame 是否有一些内置函数可以将所有 string 值转换为 float。如果您知道 Pandas 文档上的内置函数，请发布链接。

Answer 1

假设所有值都可以正确转换为 float ，你可以使用DataFrame.astype()函数将完整数据帧的类型转换为 float 。示例 -

df = df.astype(float)

演示 -

In [5]: df = pd.DataFrame(np.array([['1', '2', '3'], ['4', '5', '6']]))

In [6]: df.astype(float)
Out[6]:
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6

In [7]: df = df.astype(float)

In [8]: df.dtypes
Out[8]:
0    float64
1    float64
2    float64
dtype: object

.astype() 函数还有一个 raise_on_error 参数(默认为 True)，您可以将其设置为 False 以使其忽略错误。在这种情况下，原始值用于 DataFrame -

In [10]: df = pd.DataFrame([['1', '2', '3'], ['4', '5', '6'],['blah','bloh','bleh']])

In [11]: df.astype(float,raise_on_error=False)
Out[11]:
      0     1     2
0     1     2     3
1     4     5     6
2  blah  bloh  bleh

---

要仅将系列/列转换为 float ，再次假设所有值都可以转换，您可以使用 [Series.astype()][2] 。示例 -

df['somecol'] = df['somecol'].astype(<type>)