熊猫数据框不匹配类型

Question

我的问题是浮点数和整数不匹配。我的目标是拥有

123.002
1
12
123.0

然后去做

123.002
1.000
12.000
123.000

我尝试使用强制，但最终还是使用了

123.000
1.000
12.000
123.000

Answer 1

除非您在列中的某处有非数字字符串，否则不需要强制错误。

df
         a
0  123.002
1        1
2       12
3    123.0

df.dtypes
 
a    object
dtype: object

pd.to_numeric(df['a'])

0    123.002
1      1.000
2     12.000
3    123.000
Name: a, dtype: float64

这是强制的：

df

         a
0  123.002
1        1
2       12
3    123.0
4        A

pd.to_numeric(df['a'], errors="coerce")
 
0    123.002
1      1.000
2     12.000
3    123.000
4        NaN
Name: a, dtype: float64