python将object转换为float_如何在python中将datatype:object转换为float64？

您可以通过调用^{}来转换大多数列：In [36]:

df = df.convert_objects(convert_numeric=True)

df.dtypes

Out[36]:

Date object

WD int64

Manpower float64

2nd object

CTR object

2ndU float64

T1 int64

T2 int64

T3 int64

T4 float64

dtype: object

对于列“2nd”和“CTR”，我们可以调用矢量化的^{}方法来替换千位分隔符并删除“%”符号，然后^{}来转换：In [39]:

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int)

df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

df.dtypes

Out[39]:

Date object

WD int64

Manpower float64

2nd int32

CTR float64

2ndU float64

T1 int64

T2 int64

T3 int64

T4 object

dtype: object

In [40]:

df.head()

Out[40]:

Date WD Manpower 2nd CTR 2ndU T1 　　T2 T3 T4

0 2013/4/6 6 NaN 2645 5.27 0.29 407 533 454 368

1 2013/4/7 7 NaN 2118 5.89 0.31 257 659 583 369

2 2013/4/13 6 NaN 2470 5.38 0.29 354 531 473 　　383

3 2013/4/14 7 NaN 2033 6.77 0.37 396 748 681 458

4 2013/4/20 6 NaN 2690 5.38 0.29 361 528 541 381

或者可以在不调用astype的情况下执行上面的字符串处理操作，然后调用convert_objects一次性转换所有内容。

更新

由于版本0.17.0convert_objects已被弃用，并且没有顶级函数来执行此操作，因此您需要执行以下操作：

df.apply(lambda col:pd.to_numeric(col, errors='coerce'))

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