pandas - 忽略 Pandas astype 中的错误

Question

我有一个数字列，它可以包含另一个不同形式的字符 [0-9] .说:x = pandas.Series(["1","1.2", "*", "1", "**."]) .
然后我想使用 x.astype(dtype = float, errors = 'ignore') 将该系列转换为数字列.我就是不明白为什么 Pandas 一直给我一个错误，尽管我要求他不要!我的代码有问题吗？

Answer 1

我想你想用 pd.to_numeric(x, errors='coerce')反而:

In [73]: x = pd.to_numeric(x, errors='coerce')

In [74]: x
Out[74]:
0    1.0
1    1.2
2    NaN
3    1.0
4    NaN
dtype: float64

PS其实 x.astype(dtype = float, errors = 'ignore') - 按预期工作，它不会出错，它只是保留系列，因为它无法转换某些元素:

In [77]: x.astype(dtype = float, errors = 'ignore')
Out[77]:
0      1
1    1.2
2      *
3      1
4    **.
dtype: object   # <----- NOTE!!!

In [81]: x.astype(dtype = float, errors = 'ignore').tolist()
Out[81]: ['1', '1.2', '*', '1', '**.']