Pandas-pd.to_numeric函数知识点总结

前言

本文是该专栏的第38篇,后面会持续分享python数据分析的干货知识,记得关注。

我们在处理数据分析项目的时候,通常会需要处理各种类型的数据,比如说“时间日期,字符串,布尔值”等等类型。有的时候,恰巧需要用Pandas将这些数据转换为数值类型,以便于后期进行统计或计算。

而Pandas在应对该方面的需求时,恰巧有一个通用函数——“pd.to_numeric”。pd.to_numeric可以将参数转换为数值类型,或者在无法转换的情况下,返回合适的替代值。而本文,笔者将详细来介绍pd.to_numeric函数在数据处理方面的基本用法以及“高级进阶用法”。(附带完整代码)

正文

1. pd.to_numeric函数的基本语法

使用pd.to_numeric函数的时候,总的来说,有以下几个重要参数:

arg 可以表示标量,列表,元组,一维数组或Series

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