python - pd.to_numeric 在 python 中不起作用

Question

我正在使用 Jupyter 笔记本。默认 python 内核。已导入“numpy”和“pandas”。

此列名为“期间”。该值包含数字和文本，如“Period”。数据类型是“对象”。我想删除“Period”列的值不是数字的行。我尝试做的是首先将列从对象转换为数字。

pd.to_numeric(df['Period'],errors='coerce')

它返回了一个数字和 NaN 的列表。最后一行是:

Name: Period, dtype: float64

如果我再次检查:

df['Period'].dtype

它返回:

dtype('O')

显然转换实际上并没有起作用。同样使用以下代码，它什么也没掉。

df.dropna(subset=['Period'])

你认为哪里出了问题？

Answer 1

to_numeric 等 Pandas 操作默认情况下不会“就地”操作。我建议您将结果分配给数据框中的列。

df['Period_numbers'] = pd.to_numeric(df['Period'], errors='coerce')

dropna 也是如此。

在大多数情况下，您可以将 inplace=True 传递给方法或函数。但我确实建议改为分配结果。