忽略 pandas astype 中的错误

Question

我有一个数字列，其中可以包含其他不同形式的字符 [0-9]。说：x = pandas.Series(["1","1.2", "*", "1", "**."])。 然后我想使用 x.astype(dtype = float, errors = 'ignore') 将该系列 转换为 数字列。我只是不明白为什么 Pandas 一直给我一个错误，尽管我要求他不要这样做！我的代码有问题吗？

Answer 1

我想你想改用pd.to_numeric(x, errors='coerce')：

In [73]: x = pd.to_numeric(x, errors='coerce')

In [74]: x
Out[74]:
0    1.0
1    1.2
2    NaN
3    1.0
4    NaN
dtype: float64

PS 实际上是x.astype(dtype = float, errors = 'ignore') - 按预期工作，它没有给出错误，它只是保留系列，因为它无法转换某些元素：

In [77]: x.astype(dtype = float, errors = 'ignore')
Out[77]:
0      1
1    1.2
2      *
3      1
4    **.
dtype: object   # <----- NOTE!!!

In [81]: x.astype(dtype = float, errors = 'ignore').tolist()
Out[81]: ['1', '1.2', '*', '1', '**.']