将文本/字符串转换成数字，看pandas是如何清理数据的

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本文研讨将字符串转换为数字的两个pandas内置方法，以及当这两种方法单独不起作用时，如何处理一些特殊情况。

运行以下代码以创建示例数据框架。每列都包含文本/字符串，我们将使用不同的技术将它们转换为数字。我们使用列表解析创建多个字符串列表，然后将它们放入数据框架中。

使用df.head()方法查看数据框架的前5行。记住，数据框架中的所有值都是字符串数据类型。

图1

df.astype()方法

这可能是最简单的方法。我们可以获取一列字符串，然后强制数据类型为数字（即整数或浮点数）。

对于第一列，因为我们知道它应该是“整数”，所以我们可以在astype()转换方法中输入int。

图2

然而，如果数据包含小数，int将不起作用。在这种情况下，我们需要将float传递到方法参数中。

图3

这个方法看起来很容易应用，但这几乎是它所能做的——它不适用于其余的列。原因是其他列都包含某种特殊字符，如逗号（，）、美元符号（$）、百分比（%）等。显然，.astype（）方法无法处理这些特殊字符。

pd.to_numeric()方法

此方法的工作方式与df.astype()类似，但df.astype()无法识别特殊字符，例如货币符号（$）或千位分隔符（点或逗号）。

然而，这种方法在某些需要清理数据的情况下非常方便。例如，列l8中的数据是“文本”数字（如“1010”）和其他实文本（如“asdf”）的混合。在pd.to_numeric方法中，当errors=’coerce’时，代码将运行而不引发错误，但对于无效数字将返回NaN。

然后我们可以用其他伪值（如0）替换这些NaN。

图4

图5

包含特殊字符的数据

对于包含特殊字符（如美元符号、百分号、点或逗号）的列，我们需要在将文本转换为数字之前先删除这些字符。

我们可以使用df.str访问整个字符串列，然后使用.str.replace()方法替换特殊字符。例如：

df[‘l3’] = df[‘l3’].str.replace(‘.’,‘’, n=1)

上面的n=1参数意味着我们只替换“.”的第一个匹配项（从字符串开始）。默认情况下，n设置为-1，这将替换所有引用。

不要将.str.replace()与df.replace()混淆。前者只对字符串进行操作，而后者可以处理字符串或数字。

最后，清理其他列：

删除所有特殊字符后，现在可以使用df.astype()或pd.to_numeric()将文本转换为数字。