pandas.to_numeric#

pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None, dtype_backend=<no_default>)[源代码][源代码]#

将参数转换为数值类型。

默认的返回数据类型是 float64int64,取决于提供的数据。使用 downcast 参数来获取其他数据类型。

请注意,如果传入非常大的数字,可能会发生精度损失。由于 ndarray 的内部限制,如果传入小于 -9223372036854775808 (np.iinfo(np.int64).min) 或大于 18446744073709551615 (np.iinfo(np.uint64).max) 的数字,它们很可能会被转换为浮点数,以便可以存储在 ndarray 中。这些警告同样适用于 Series,因为它内部利用了 ndarray

参数:
arg标量、列表、元组、一维数组或序列

要转换的参数。

错误{‘raise’, ‘coerce’}, 默认 ‘raise’
  • 如果是 ‘raise’,那么无效的解析将引发异常。

  • 如果 ‘coerce’,则无效的解析将被设置为 NaN。

downcaststr, 默认为 None

可以是 ‘integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, 或 ‘float’。如果不是 None,并且如果数据已成功转换为数值 dtype(或者如果数据一开始就是数值),则根据以下规则将该结果数据向下转换为可能的最小数值 dtype:

  • ‘integer’ 或 ‘signed’: 最小的有符号整数数据类型(最小:np.int8)

  • ‘unsigned’: 最小的无符号整数数据类型(最小:np.uint8)

  • ‘float’: 最小的浮点数数据类型(最小值:np.float32)

由于此行为与核心转换为数值是分开的,因此在向下转换期间引发的任何错误都将被显示,无论 ‘errors’ 输入的值如何。

此外,只有在结果数据的 dtype 严格大于要转换到的 dtype 时,才会发生向下转换,因此如果没有一个检查的 dtype 满足该规范,则不会对数据执行向下转换。

dtype_backend{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}

应用于结果 DataFrame 的后端数据类型(仍在实验中)。如果未指定,默认行为是不使用可空数据类型。如果指定,行为如下:

  • "numpy_nullable": 返回支持可空数据类型的对象

  • "pyarrow": 返回带有 pyarrow 支持的可空对象

Added in version 2.0.

返回:
ret

如果解析成功,则返回数值。返回类型取决于输入。如果是 Series,则返回 Series,否则返回 ndarray。

参见

DataFrame.astype

将参数转换为指定的数据类型。

to_datetime

将参数转换为日期时间。

to_timedelta

将参数转换为 timedelta。

numpy.ndarray.astype

将 numpy 数组转换为指定类型。

DataFrame.convert_dtypes

转换数据类型。

示例

获取单独的系列并转换为数字,根据指示强制转换

>>> s = pd.Series(["1.0", "2", -3])
>>> pd.to_numeric(s)
0    1.0
1    2.0
2   -3.0
dtype: float64
>>> pd.to_numeric(s, downcast="float")
0    1.0
1    2.0
2   -3.0
dtype: float32
>>> pd.to_numeric(s, downcast="signed")
0    1
1    2
2   -3
dtype: int8
>>> s = pd.Series(["apple", "1.0", "2", -3])
>>> pd.to_numeric(s, errors="coerce")
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3   -3.0
dtype: float64

支持对可空整数和浮点数据类型的向下转换:

>>> s = pd.Series([1, 2, 3], dtype="Int64")
>>> pd.to_numeric(s, downcast="integer")
0    1
1    2
2    3
dtype: Int8
>>> s = pd.Series([1.0, 2.1, 3.0], dtype="Float64")
>>> pd.to_numeric(s, downcast="float")
0    1.0
1    2.1
2    3.0
dtype: Float32