Jak przekonwertować ciągi na pływające w pandach

Możesz użyć następujących metod, aby przekonwertować ciąg znaków na pływający w pandach:

Metoda 1: Konwertuj pojedynczą kolumnę na zmiennoprzecinkową

 #convert "assists" column from string to float
df[' assists '] = df[' assists ']. astype (float)

Metoda 2: Konwertuj wiele kolumn na zmiennoprzecinkowe

 #convert both "assists" and "rebounds" from strings to floats
df[[' assists ', ' rebounds ']] = df[[' assists ', ' rebounds ']]. astype (float)

Metoda 3: Konwertuj wszystkie kolumny na zmiennoprzecinkowe

 #convert all columns to float
df = df. astype (float)

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

 import numpy as np
import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [np.nan, 12, 15, 14, 19],
                   ' assists ': ['5', np.nan, '7', '9', '12'],
                   ' rebounds ': ['11', '8', '10', '6', '6']})  

#view DataFrame
df

 	points assists rebounds
0 NaN 5.0 11
1 12.0 NaN 8
2 15.0 7.0 10
3 14.0 9.0 6
4 19.0 12.0 6

#view column data types
df. dtypes

float64 points
assists object
rebound object
dtype:object

Przykład 1: Konwertuj pojedynczą kolumnę na liczbę zmiennoprzecinkową

Poniższa składnia pokazuje, jak przekonwertować kolumnę pomocniczą z ciągu znaków na liczbę zmiennoprzecinkową:

 #convert "assists" from string to float
df[' assists '] = df[' assists ']. astype (float)

#view column data types
df. dtypes

float64 points
assist float64
rebound object
dtype:object

Przykład 2: Konwertuj wiele kolumn na liczbę zmiennoprzecinkową

Poniższa składnia pokazuje, jak konwertować kolumny pomocnicze i odbijające z ciągów na liczby zmiennoprzecinkowe:

 #convert both "assists" and "rebounds" from strings to floats
df[[' assists ', ' rebounds ']] = df[[' assists ', ' rebounds ']]. astype (float)

#view column data types
df. dtypes

float64 points
assist float64
rebounds float64
dtype:object

Przykład 3: Konwertuj wszystkie kolumny na float

Poniższa składnia pokazuje, jak przekonwertować wszystkie kolumny w ramce DataFrame na zmiennoprzecinkowe:

 #convert all columns to float
df = df. astype (float)

#view column data types
df. dtypes

float64 points
assist float64
rebounds float64
dtype:object

Bonus: przekonwertuj ciąg na wartości zmiennoprzecinkowe i dopełniające NaN

Poniższa składnia pokazuje, jak przekonwertować kolumnę pomocniczą z string na float i jednocześnie uzupełnić wartości NaN zerami:

 #convert "assists" from string to float and fill in NaN values with zeros
df[' assists '] = df[' assists ']. astype (float). fillna (0)

#view DataFrame
df

        points assists rebounds
0 NaN 5.0 11
1 12.0 0.0 8
2 15.0 7.0 10
3 14.0 9.0 6
4 19.0 12.0 6

Dodatkowe zasoby

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

Pandy: Jak przekonwertować obiekt na liczbę całkowitą
Pandy: Jak konwertować liczby zmiennoprzecinkowe na liczby całkowite
Pandy: Jak przekonwertować określone kolumny na tablicę NumPy