Pandas将数据类型从 object 转化为 float

Pandas将数据类型从 object 转化为 float

在本文中,我们将介绍如何使用Python的Pandas库将数据类型从 object 转化为 float。Pandas是一个开源数据分析工具,广泛应用于数据科学中,可用于数据的清洗、转换、分析和可视化。

阅读更多:Pandas 教程

什么是数据类型

在计算机中,每种数据(如数字、文本或日期)都有与之关联的数据类型。数据类型定义了数据的存储方式和范围,以及可应用于该数据的操作。

在Python中,有很多不同的数据类型,例如整数(int)、字符串(string)和浮点数(float)。

什么是 object 数据类型

在Pandas中,当解析 CSV 等文件或处理用户输入时,常会遇到 object 数据类型。

所谓 object 数据类型,它其实是一个混合类型,可能包含数字、字符串、布尔值等多种数据类型。为了方便处理,Pandas会将这些数据都视为 object。

为什么需要将 object 转为 float

在进行数据分析时,经常需要将 object 的数据类型转化为 float,原因如下:

  1. 计算:数字类型中只有float类型可以进行算术计算。如果数据是以object类型存储的,无法进行数值计算。
  2. 绘图:绘制图形或可视化数据时,需要将数据类型为float或int。

例如,我们有一个包含商品价格的数据集,但这些价格是以 object 类型存储的:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'price': ['10.5', '20.3', '30.8']})
print(df.dtypes)
Python

输出结果为:

price    object
Python

我们可以看到,这个价格列是以 object 类型存储的。

如果我们需要计算这些商品的平均价格,该怎么办呢?我们可以使用以下代码将 object 类型转化为 float:

df['price'] = df['price'].astype(float)
print(df.dtypes)
Python

输出结果为:

price    float64
Python

现在,我们将价格转化为了 float 类型,可以使用 mean() 函数计算平均价格:

avg_price = df['price'].mean()
print(avg_price)
Python

输出结果为:

20.533333333333335
Python

这样就方便了很多。

如何将 object 转为 float

现在,我们来看看具体如何将 object 类型转化为 float。

  1. 使用 astype() 函数

最常用的方法是使用 Pandas 中的 astype() 函数。该函数允许我们将一列数据按指定类型进行转化,例如将 object 类型转化为 float 类型。

以下是一个将 object 类型的商品价格转化为 float 的例子:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'price': ['10.5', '20.3', '30.8']})
print(df.dtypes)

df['price'] = df['price'].astype(float)
print(df.dtypes)
Python

输出结果为:

price    object
dtype: object
Python
price    float64
dtype: object
Python
  1. 使用 to_numeric() 函数

另一个可行的方法是使用 Pandas 中的 to_numeric() 函数。该函数将一列数据转化为数值类型,如果无法转化,就返回 NaN。

下面是一个使用 to_numeric() 函数将 object 类型转化为 float 的例子:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'price': ['10.5', '20.3', '30.8']})
print(df.dtypes)

df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')
print(df.dtypes)
Python

输出结果为:

price    object
dtype: object
Python
price    float64
dtype: object
Python

处理异常值

在进行数据类型转换时,可能会遇到异常值或非数字字符串。这些值会导致转换失败,例如将字符串转化为 float。此时,我们可以指定 errors 参数为 ‘coerce’,让 Pandas 将这些异常值转化为 NaN。

例如,在上面的例子中,如果我们将其中一个价格输入错误,如下所示:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'price': ['10.5', '20.3', 'abc']})
print(df.dtypes)

df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')
print(df.dtypes)
Python

这样就会发生错误:

ValueError: could not convert string to float: 'abc'
Python

如果我们将 to_numeric() 函数的 errors 参数设置为 ‘coerce’,就会将这个异常值转化为 NaN:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'price': ['10.5', '20.3', 'abc']})
print(df.dtypes)

df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')
print(df.dtypes)
Python

输出结果为:

price    object
dtype: object
Python
price    float64
dtype: object
Python

我们可以看到,在使用 to_numeric() 函数时,将错误值转化为 NaN 可以避免错误和异常情况的发生。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 将数据类型从 object 转化为 float。我们讲解了为什么需要这样做以及如何将 object 类型转化为 float 类型。此外,我们还介绍了处理异常值时的技巧。使用 Pandas 转化数据类型是进行数据清洗、分析和可视化的必备技能之一。

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