将 pandas.Series 从 dtype 对象转换为浮点数，并将错误转换为 nan [重复]

问题描述：

请考虑以下情况：

In [2]: a = pd.Series([1,2,3,4,'.'])

In [3]: a
Out[3]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
4    .
dtype: object

In [8]: a.astype('float64', raise_on_error = False)
Out[8]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
4    .
dtype: object

我本来期望有一个选项允许转换，同时将错误值（例如.）转换为NaNs。有没有办法实现这一点？

解决方案 1：

pd.to_numeric与使用errors='coerce'

# Setup
s = pd.Series(['1', '2', '3', '4', '.'])
s

0    1
1    2
2    3
3    4
4    .
dtype: object

pd.to_numeric(s, errors='coerce')

0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    NaN
dtype: float64

如果需要NaN填写 ，请使用Series.fillna。

pd.to_numeric(s, errors='coerce').fillna(0, downcast='infer')

0    1
1    2
2    3
3    4
4    0
dtype: float64

注意，downcast='infer'将尝试尽可能将浮点数向下转换为整数。如果您不想要，请删除该参数。

从 v0.24+ 开始，pandas 引入了可空整数类型，允许整数与 NaN 共存。如果你的列中有整数，则可以使用

pd.__version__
# '0.24.1'

pd.to_numeric(s, errors='coerce').astype('Int32')

0      1
1      2
2      3
3      4
4    NaN
dtype: Int32

还有其他选项可供选择，请阅读文档了解更多信息。

扩展DataFrames

如果您需要将其扩展到 DataFrames，则需要将其应用于每一行。您可以使用 来执行此操作DataFrame.apply。

# Setup.
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({
    'A' : np.random.choice(10, 5), 
    'C' : np.random.choice(10, 5), 
    'B' : ['1', '###', '...', 50, '234'], 
    'D' : ['23', '1', '...', '268', '$$']}
)[list('ABCD')]
df

   A    B  C    D
0  5    1  9   23
1  0  ###  3    1
2  3  ...  5  ...
3  3   50  2  268
4  7  234  4   $$

df.dtypes

A     int64
B    object
C     int64
D    object
dtype: object

df2 = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
df2

   A      B  C      D
0  5    1.0  9   23.0
1  0    NaN  3    1.0
2  3    NaN  5    NaN
3  3   50.0  2  268.0
4  7  234.0  4    NaN

df2.dtypes

A      int64
B    float64
C      int64
D    float64
dtype: object

您也可以使用DataFrame.transform; 尽管我的测试表明这会稍微慢一些：

df.transform(pd.to_numeric, errors='coerce')

   A      B  C      D
0  5    1.0  9   23.0
1  0    NaN  3    1.0
2  3    NaN  5    NaN
3  3   50.0  2  268.0
4  7  234.0  4    NaN

pd.to_numeric如果您有许多列（数字；非数字），则可以仅对非数字列进行应用，以提高性能。

df.dtypes.eq(object)

A    False
B     True
C    False
D     True
dtype: bool

cols = df.columns[df.dtypes.eq(object)]
# Actually, `cols` can be any list of columns you need to convert.
cols
# Index(['B', 'D'], dtype='object')

df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
# Alternatively,
# for c in cols:
#     df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors='coerce')

df

   A      B  C      D
0  5    1.0  9   23.0
1  0    NaN  3    1.0
2  3    NaN  5    NaN
3  3   50.0  2  268.0
4  7  234.0  4    NaN

pd.to_numeric对于长 DataFrames ，沿列应用（即axis=0默认值）应该会稍微快一些。

解决方案 2：

In [30]: pd.Series([1,2,3,4,'.']).convert_objects(convert_numeric=True)
Out[30]: 
0     1
1     2
2     3
3     4
4   NaN
dtype: float64

解决方案 3：

这样做：

pd.to_numeric（s，错误='coerce'）