<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um eine Spalte eines Pandas-DataFrames von \u201eObject\u201c in \u201eFloat\u201c zu konvertieren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Verwenden Sie astype()<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Verwenden Sie to_numeric()<\/strong><\/span><\/p>\n Beide Methoden f\u00fchren zum gleichen Ergebnis.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion astype()<\/strong> die Punktspalte des DataFrame eines Objekts in einen Float konvertieren:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Punktespalte jetzt einen Float64-<\/strong> Datentyp hat.<\/span><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion to_numeric()<\/strong> die Punktspalte des DataFrame eines Objekts in eine Gleitkommazahl konvertieren:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Punktespalte jetzt einen Float64-<\/strong> Datentyp hat.<\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass diese Methode genau das gleiche Ergebnis liefert wie die vorherige Methode.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So konvertieren Sie boolesche Werte in Pandas in ganzzahlige Werte<\/a> Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um eine Spalte eines Pandas-DataFrames von \u201eObject\u201c in \u201eFloat\u201c zu konvertieren: Methode 1: Verwenden Sie astype() df[‚ column_name ‚] = df[‚ column_name ‚]. astype (float) Methode 2: Verwenden Sie to_numeric() df[‚ column_name ‚] = pd. to_numeric (df[‚ column_name ‚]) Beide Methoden f\u00fchren zum gleichen Ergebnis. Die folgenden Beispiele […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' column_name<\/span> '] = df[' column_name<\/span> ']. astype<\/span> (float)<\/strong><\/pre>\n df[' column_name<\/span> '] = pd. to_numeric<\/span> (df[' column_name<\/span> '])<\/strong><\/b><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/span><\/span>\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': ['18', '22.2', '19.1', '14', '14', '11.5', '20', '28'],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 to 18 5\n1 B 22.2 7\n2 C 19.1 7\n3 D 14 9\n4 E 14 12\n5 F 11.5 9\n6 G 20 9\n7:28 a.m. 4\n\n#check data type of each column\n<\/span>print<\/span> ( df.dtypes<\/span> )\n\nteam object\npoints object\nassists int64\ndtype:object\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 1: Verwenden Sie astype(), um ein Objekt in ein Float umzuwandeln<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert points column from object to float\ndf[' points<\/span> '] = df[' points<\/span> ']. astype<\/span> (float)\n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 A 18.0 5\n1 B 22.2 7\n2 C 19.1 7\n3D 14.0 9\n4 E 14.0 12\n5 F 11.5 9\n6G 20.0 9\n7 A.M. 28.0 4\n<\/span>\n#view updated data types\nprint<\/span> ( df.dtypes<\/span> )\n\nteam object\nfloat64 points\nassists int64\ndtype:object<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n Methode 2: Verwenden Sie to_numeric(), um ein Objekt in ein Float umzuwandeln<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert points column from object to float\ndf[' points<\/span> '] = pd. to_numeric<\/span> (df[' points<\/span> '], errors=' coerce<\/span> ')\n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 A 18.0 5\n1 B 22.2 7\n2 C 19.1 7\n3D 14.0 9\n4 E 14.0 12\n5 F 11.5 9\n6G 20.0 9\n7 A.M. 28.0 4\n<\/span>\n#view updated data types\nprint<\/span> ( df.dtypes<\/span> )\n\nteam object\nfloat64 points\nassists int64\ndtype:object<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So konvertieren Sie DateTime in Pandas in einen String<\/a>
So konvertieren Sie Spalten in Pandas in Ganzzahlen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"