极客教程pandas 字符转数字
引言
在数据处理和分析过程中，我们经常会遇到一些包含字符的数据，而这些数据常常需要转换为数字以便于进行计算和分析。例如，一个包含销售金额的数据列，可能会以字符串的形式呈现，我们需要将其转换为数字型数据进行统计和分析。在 Python 语言中，使用 Pandas 库可以非常方便地将字符串数据转换为数字型数据，并进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍使用 Pandas 进行字符转数字的方法和技巧。
字符串类型数据的转换概述
在 Python 中，Pandas 使用astype()函数将字符串类型数据转换为其他类型数据。在将字符串转换为数字的过程中，我们通常会遇到以下情况和问题：
- 字符串中包含其他非数字字符：某些数据中包含了不仅仅是数字的字符，例如”￥1,000″、”23kg”等。在转换为数字的过程中，我们通常需要剔除这些非数字字符。
- 字符串类型数据被错误地加载为对象类型：有时候在 Pandas 读取数据时，由于数据中包含了一些异常值，或是 Pandas 库在读取数据时的一些问题，导致本应为数字型的数据被错误地加载成了对象（object）类型。在此情况下，需要将对象类型转换为数字类型。
- 需要处理缺失值：数据中可能包含缺失值，例如”NaN”、”NA”、空字符串等。在进行字符转数字的过程中，需要特殊处理这些缺失值。
下面将分别对上述情况进行详细解释和演示。
1. 字符串中包含其他非数字字符
当数据中包含其他非数字字符时，我们需要先剔除这些非数字字符，然后再将剩余的数字字符转换为数字型数据。
1.1 剔除非数字字符
在 Pandas 中，可以使用str.replace()函数来替换字符串中的字符。例如，我们要将字符串”￥1,000″中的非数字字符”￥”和”,”剔除，可以使用如下代码：
import pandas as pd
# 创建一个包含非数字字符的 Series
s = pd.Series(['￥1,000', '￥2,000', '￥3,000'])
# 剔除非数字字符
s = s.str.replace('[￥,]', '', regex=True)
print(s)
运行上述代码，输出如下：
0 1000
1 2000
2 3000
dtype: object
通过正则表达式[￥,]，将字符串中的”￥”和”,”替换为空字符串，从而将非数字字符剔除。
1.2 转换为数字型数据
剔除非数字字符后，将剩余的数字字符转换为数字型数据。在 Pandas 中，可以使用astype()函数将字符串类型数据转换为数字类型。例如，我们将上文中剔除非数字字符后的 Series 转换为整数类型（int）：
# 转换为数字型数据
s = s.astype(int)
print(s)
运行上述代码，输出如下：
0 1000
1 2000
2 3000
dtype: int64
通过astype(int)将剩余的数字字符转换为整数类型。
2. 字符串类型数据被错误地加载为对象类型
在使用 Pandas 读取数据时，有时候会出现将本应为数字型数据加载成对象（object）类型的情况。对于这种情况，我们需要将对象类型转换为数字类型。
2.1 查看数据类型
首先，我们需要查看数据的类型，判断是否存在将数字型数据错误地加载为对象类型的情况。可以使用dtype属性查看数据类型。例如，我们读取一个包含数字和字符串的 CSV 文件，并查看数据类型：。
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据类型
print(df.dtypes)
运行上述代码，输出为各列的数据类型信息。
2.2 转换为数字型数据
如果发现有列被错误地加载为对象类型，我们可以使用astype()函数将其转换为数字类型。例如，我们将名为amount的列转换为浮点数类型（float）：
# 将 `amount` 列转换为浮点数类型
df['amount'] = df['amount'].astype(float)
print(df.dtypes)
运行上述代码，输出为转换后的数据类型信息。
3. 处理缺失值
在字符转换数字的过程中，我们常常需要处理数据中的缺失值。Pandas 会将不同类型的缺失值表示为 NaN（Not a Number）。如果数据中包含缺失值，可以使用fillna()函数将缺失值替换为其他特定值，例如0、平均值、中位数等。
3.1 替换缺失值
在 Pandas 中，使用fillna()函数来替换缺失值。例如，我们将数据中的缺失值替换为0：
# 将缺失值替换为 0
df = df.fillna(0)
print(df)
运行上述代码，输出为缺失值被替换为0后的数据。
3.2 计算缺失值的个数
在处理缺失值时，有时候需要统计缺失值的个数。可以使用isnull()函数和sum()函数来计算缺失值的个数。
# 计算缺失值的个数
count = df.isnull().sum()
print(count)
运行上述代码，输出为各列缺失值的个数。
结论
本文介绍了使用 Pandas 进行字符转数字的方法和技巧。首先，我们了解了字符串中包含其他非数字字符的情况，并演示了剔除非数字字符和转换为数字型数据的方法。其次，我们学习了将字符串类型数据转换为数字型数据的方法，以及处理缺失值的技巧。这些方法和技巧能够帮助我们在数据分析和处理过程中，更加高效地处理和转换字符数据。