Pandas to_numeric 将我的系列转换为 NaN答案

【问题标题】：Pandas to_numeric turning my series in NaNPandas to_numeric 将我的系列转换为 NaN
【发布时间】：2020-11-06 11:55:45
【问题描述】：

我需要将我的列 Votes 从一个对象更改为一个浮点数，但每次我使用 to_numeric 它都会返回 NaN。

dados["Votes"] = pd.to_numeric(dados["Votes"],errors="coerce")

dados["Votes"]

0     NaN
1     NaN
2     NaN
3     NaN
4     NaN
       ..
995   NaN
996   NaN
997   NaN
998   NaN
999   NaN
Name: Votes, Length: 1000, dtype: float64

【问题讨论】：

你能分享一个你输入数据的样本吗？
请分享您的dados['Votes'] 样本。原因可能是Votes 列中有许多str 类型值以及float 值。
可能你有不能转换为浮动的对象。您可以将那些替换为零，例如 dados["Votes"] = pd.to_numeric(dados["Votes"],errors="coerce").fillna(0, downcast='infer')
0 2,295,987 1 1,584,782 2 2,260,649 3 1,107,253 4 1,614,369 ... 995 256 256,515 996 367,489 997 1397 1397 139,634 9998 42,160 topt

标签： python pandas dataframe series

【解决方案1】：

我会尝试：

dados["Votes"] = dados["Votes"].astype('Float32')

注意大写Float32

【讨论】：

“float32”和“Float32”有什么区别。我无法重现不同的行为或在文档中找到它。
最近他们添加了Int64，所以我认为他们也添加了 Float32 ...但也许这不是重点...