Python | pandas.to_numericメソッド

pandas.to_numeric（） は、引数を数値型に変換するために使用されるPandasのコア関数の1つです。

構文： pandas.to_numeric（arg、errors =`raise`、downcast = None）

パラメーター：
arg ：リスト、タプル、1-d配列、またはシリーズ
エラー： {`ignore`、`raise`、`coerce`}、デフォルト`raise`
<強い>-＆gt; `raise`の場合、無効な解析は例外を発生させます
-＆gt; `coerce`の場合、無効な解析はNaNとして設定されます
-＆gt; `ignore`の場合、無効な解析は入力を返します
ダウンキャスト：[デフォルトなし] Noneでない場合、およびデータが数値dtypeダウンキャストに正常にキャストされた場合、結果のデータは最小の数値dtypeになります次のルールに従って可能です：
-＆gt; `integer`または`signed`：最小のsigned int dtype（min。：np.int8）
-＆gt; `unsigned`：最小のunsigned int dtype（min。：np.uint8）
-＆gt; `float`：最小のfloat dtype（min。：np.float32）

戻り値：解析が成功した場合は数値。リターンタイプは入力に依存することに注意してください。 Seriesの場合はSeries、それ以外の場合はndarray。

コード＃1：

最初にこのデータセットを観察します。このデータの「数値」列を使用してシリーズを作成し、操作を実行します。

< td class = "code">

＃pandas module import

import pandas as pd

＃最初の10個の「数字」を取得

ser = pd.Series（[ `オタク` 、 11 、 22.7 、 33 ]）

pd.to_numeric（ser、errors = `強制` ）

出力：

＃pandas module import import pandas as pd ＃データフレームを作成 df = pd.read_csv（ " https://media.python.engineering/wp -content / uploads / nba.csv " ） df。ヘッド（ 10 ） [数値]列でSeriesコンストラクターを呼び出してから、最初の10行を選択します。 ＃pandas module import import pandas as pd ＃データフレームを作成 df = pd .read_csv（ "nba.csv" ） ＃最初の10個の「数字」を取得 ser = pd.Series（df [ `Number` ]）.head（< / co de> 10 ） ser 出力： pd.to_numeric（）メソッドを使用します。ダウンキャストを使用する場合=＆＃39;署名済み＆＃39;すべての値は整数に変換されます。

pd.to_numeric（ser、downcast = `signed ` ） 出力： コード＃2：エラーの使用="無視"。数値以外の値はすべて無視されます。 ＃pandas module import import pandas as pd ＃最初の10個の"数字を取得" ser = pd.Series（[ `オタク` 、 11 、 22.7 、 33 ]） pd.to_numeric（ser、errors = `ignore` ） 出力： コード＃3：エラーの使用=＆＃39;強制＆＃39;。数値以外のすべての値をNaNに置き換えます。