Jak przekonwertować obiekt na pływak w pandach (z przykładami)

Możesz użyć jednej z następujących metod, aby przekonwertować kolumnę DataFrame pandy z obiektu na pływającą:

Metoda 1: Użyj astype()

 df[' column_name '] = df[' column_name ']. astype (float)

Metoda 2: Użyj to_numeric()

 df[' column_name '] = pd. to_numeric (df[' column_name '])

Obie metody dają ten sam wynik.

Poniższe przykłady pokazują, jak używać każdej metody z następującą ramką DataFrame pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': ['18', '22.2', '19.1', '14', '14', '11.5', '20', '28'],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22.2 7
2 C 19.1 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11.5 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

#check data type of each column
print ( df.dtypes )

team object
points object
assists int64
dtype:object

Metoda 1: Użyj funkcji astype(), aby przekonwertować obiekt na liczbę zmiennoprzecinkową

Poniższy kod pokazuje, jak użyć funkcji astype() do konwersji kolumny punktowej ramki DataFrame obiektu na liczbę zmiennoprzecinkową:

 #convert points column from object to float
df[' points '] = df[' points ']. astype (float)

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists
0 A 18.0 5
1 B 22.2 7
2 C 19.1 7
3D 14.0 9
4 E 14.0 12
5 F 11.5 9
6G 20.0 9
7 A.M. 28.0 4

#view updated data types
print ( df.dtypes )

team object
float64 points
assists int64
dtype:object

Należy zauważyć, że kolumna punktów ma teraz typ danych float64 .

Metoda 2: Użyj to_numeric(), aby przekonwertować obiekt na liczbę zmiennoprzecinkową

Poniższy kod pokazuje, jak użyć funkcji to_numeric() do konwersji kolumny punktowej ramki DataFrame obiektu na liczbę zmiennoprzecinkową:

 #convert points column from object to float
df[' points '] = pd. to_numeric (df[' points '], errors=' coerce ')

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists
0 A 18.0 5
1 B 22.2 7
2 C 19.1 7
3D 14.0 9
4 E 14.0 12
5 F 11.5 9
6G 20.0 9
7 A.M. 28.0 4

#view updated data types
print ( df.dtypes )

team object
float64 points
assists int64
dtype:object

Należy zauważyć, że kolumna punktów ma teraz typ danych float64 .

Należy również pamiętać, że ta metoda daje dokładnie taki sam wynik jak poprzednia metoda.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak przekonwertować wartości logiczne na wartości całkowite w Pandach
Jak przekonwertować DateTime na ciąg w Pandach
Jak przekonwertować kolumny na liczby całkowite w Pandach