熊貓轉換類型並將無效值設置爲na

是否可以將pandas系列值轉換爲特定類型並設置那些不能轉換的元素n/a？熊貓轉換類型並將無效值設置爲na

我發現Series.astype(dtype, copy=True, raise_on_error=True)與和設置raise_on_error=True避免異常，但這不會設置無效項目吶......

更新

更確切地說，我想指定類型的列應該轉換爲。對於包含值[123, 'abc', '2010-01-01', 1.3]和類型轉換爲float的系列，我期望[123.0, nan, nan, 1.3]作爲結果，如果選擇datetime，則只有series[2]將包含有效的日期時間值。恕我直言，convert_objects不允許這種靈活性。

來源

2014-09-05 orange

我想你可能有更好的運氣與convert_objects：

In [11]: s = pd.Series(['1', '2', 'a']) 

In [12]: s.astype(int, raise_on_error=False) # just returns s 
Out[12]: 
0 1 
1 2 
2 a 
dtype: object 

In [13]: s.convert_objects(convert_numeric=True) 
Out[13]: 
0  1 
1  2 
2 NaN 
dtype: float64

更新：在最近的大熊貓convert_objects方法已過時。
贊成的pd.to_numeric：

In [21]: pd.to_numeric(s, errors='coerce') 
Out[21]: 
0 1.0 
1 2.0 
2 NaN 
dtype: float64

這是不是很強大/神奇的convert_objects（其還參與了DataFrames），但運作良好，在這種情況下，更加明確。
閱讀object conversion section of the docs，其中提到其他to_*函數。

來源

2014-09-05 06:58:12

這是否也適用於日期值？ – orange 2014-09-05 07:23:41

我剛剛看到函數簽名：'convert_objects（self，convert_dates = True，convert_numeric = False，convert_timedeltas = True，copy = True）'。真的不可能強迫它轉換成特定類型，不是嗎？ – orange 2014-09-05 07:26:48

漂浮物，日期，德爾塔......幾乎總是你想要這些（注意：整數不能有NaN）。 – 2014-09-05 07:28:44

-1

s.astype(int, raise_on_error=False) 
s = s.apply(lambda x: x if type(x)==int else np.nan) 
s = s.dropna()

來源

2016-11-21 07:26:22

這並沒有解決幾個問題。如果值不是數字，astype會引發錯誤。所以如果第一行出現問題，第二行和第三行將不會執行。如果第一行沒有問題，那麼第二行和第三行是不相關的。 – 2017-01-12 02:11:21

熊貓轉換類型並將無效值設置爲na

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