python - 如何修改 Pandas 数据框中混合数据类型列中的数值？

Question

我在 pyhton 中有一个 Pandas 数据框，看起来像这样(我的实际数据框比这大得多):

  col_1 col_2
0   0.8   0.1
1  nope   0.6
2   0.4   0.7
3  nope  nope

如何对特定列的数值执行一些操作。例如，将 col_2 的数值乘以 10 得到如下结果:

  col_1 col_2
0   0.8   1
1  nope   6
2   0.4   7
3  nope  nope

尽管它看起来像一项简单的任务，但我无法在互联网上的任何地方找到解决方案。
提前致谢。

Answer 1

首先你需要转换object将列输入到 numeric列使用 pd.to_numeric :

In [141]: df.col_2 = pd.to_numeric(df.col_2, errors='coerce')

errors='coerce'将列中的所有非数字类型值转换为 NaN .
然后，乘以 10:

In [144]: df.col_2 = df.col_2 * 10

In [145]: df
Out[145]: 
  col_1  col_2
0   0.8    1.0
1  nope    6.0
2   0.4    7.0
3  nope    NaN

如果您想转换 NaN返回 nope ，您可以使用 df.fillna :

In [177]: df.fillna('nope', inplace=True)

In [178]: df
Out[178]: 
  col_1 col_2
0   0.8     1
1  nope     6
2   0.4     7
3  nope  nope