pandas.to_numeric()
es una de las funciones principales de Pandas que se utiliza para convertir un argumento en un tipo numérico.
Sintaxis: pandas.to_numeric (arg, errores = `subir`, bajar = Ninguno)
Parámetros:
arg : lista, tupla, matriz unidimensional o Serie
errores: {`ignorar`, `aumentar`, `forzar`}, predeterminado `aumentar`
< fuerte>- > Si `raise`, el análisis no válido generará una excepción
- > Si `coacciona`, el análisis no válido se establecerá como NaN
- > Si `ignora`, el análisis no válido devolverá la entrada
abajo: [predeterminado Ninguno] Si no es Ninguno, y si los datos se han convertido con éxito a un tipo numérico, los datos resultantes se reducen al tipo numérico más pequeño posible de acuerdo con las siguientes reglas:
- > `entero` o `con signo`: tipo de d int con signo más pequeño (mín.: np.int8)
- > `sin firmar`: tipo de int sin signo más pequeño (mín.: np.uint8)
- > `float`: tipo de d flotante más pequeño (mín.: np.float32)Devuelve: numérico si el análisis se realizó correctamente. Tenga en cuenta que el tipo de devolución depende de la entrada. Serie si Serie, de lo contrario ndarray.
Código # 1:
Observe este conjunto de datos primero. Usaremos la columna "Números" de estos datos para crear una serie y luego realizar una operación.
Llame al constructor Serie en la columna Número y luego seleccione las primeras 10 filas.
Salida: Usando el método pd.to_numeric(). Tenga en cuenta que al usar downcast = ' Firmado ' todos los valores ‚Äã‚Äãse convertirán en un número entero.
Salida: Código # 2: < /fuerte> Uso de errores = "ignorar". Ignorará todos los valores no numéricos.
Salida: Código # 3: Uso de errores = ' coerción '. Reemplazará todos los valores no numéricos ‚Äã‚Äãcon NaN. |