使用 python 将列的数据类型对象转换为在 pandas 中浮动答案

【问题标题】：converting the column's data type object to float in pandas using python使用 python 将列的数据类型对象转换为在 pandas 中浮动
【发布时间】：2018-11-06 04:42:43
【问题描述】：

我一直在尝试对 csv 文件中的 Year 列进行一些分析，因为它是对象数据类型，我正在尝试转换为浮点数以继续我的分析。

代码##...

import pandas as pd
data=pd.read_csv(r"data1.csv",sep=None,engine='python')

Year    Length  Title   Subject Actor   Actress Director    

1   1990    111 Tie Me Up! Tie Me Down! Comedy  Banderas, Antonio   Abril, 
2   1991    113 High Heels  Comedy  Bosé, Miguel    Abril, Victoria Almodóvar, 
data.dtypes

Year          object
Length        object
Title         object
Subject       object
Actor         object
Actress       object

然后我使用下面的代码将“Year”列转换为float数据类型。虽然单独调用“Year”列时转换成功，但是当我再次运行代码“data.dtypes”时，购买结果会反映为检查列的数据类型。

pd.to_numeric(data["Year"],errors='coerce')

1654    1990.0
1655    1932.0
1656    1989.0
1657    1988.0
1658    1977.0
1659    1991.0
Name: Year, dtype: float64

data.dtypes

Year          object
Length        object
Title         object
Subject       object
Actor         object
Actress       object

转换只发生在那个时刻的列，并没有反映和保存在表中

如何将列的数据类型对象转换为浮点数并将其保存在表中，以便进一步分析。

【问题讨论】：

标签： python pandas type-conversion data-analysis

【解决方案1】：

您需要分配转换结果：

data["Year"] = pd.to_numeric(data["Year"],errors='coerce')

【讨论】：

【解决方案2】：

您没有分配所做的更改。请在下面的链接中查看返回类型和向下转换：

Pandas Documentation for to_numeric

【讨论】：