pandas.to_numeric

pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) [source]

Преобразовать аргумент в числовой тип.

Значение по умолчанию для типа возвращаемых данных — float64 или int64 в зависимости от предоставленных данных. Используйте параметр downcast, чтобы получить другие типы.

Обратите внимание, что может произойти потеря точности, если переданы очень большие числа. Из-за внутренних ограничений ndarray, если переданы числа меньше -9223372036854775808 (np.iinfo(np.int64).min) или больше 18446744073709551615 (np.iinfo(np.uint64).max), велика вероятность их преобразования в float для хранения в ndarray. Эти предупреждения аналогично относятся к Series, так как она использует ndarray внутри.

Параметры:

arg : scalar, list, tuple, 1-d array, or Series errors : {‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, default ‘raise’ Если ‘raise’, то некорректное преобразование вызовет исключение Если ‘coerce’, то некорректное преобразование будет заменено на NaN Если ‘ignore’, то некорректное преобразование вернёт исходное значение downcast : {‘integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, ‘float’} , default None Если не None и если данные успешно преобразованы в числовой тип (или если данные изначально были числовыми), приведёт результат к наименьшему возможному числовому типу по следующим правилам: ‘integer’ или ‘signed’: наименьший знаковый целочисленный тип (мин.: np.int8) ‘unsigned’: наименьший беззнаковый целочисленный тип (мин.: np.uint8) ‘float’: наименьший вещественный тип (мин.: np.float32) Так как это поведение отделено от основного преобразования в числовые значения, любые ошибки, возникающие во время приведения, будут отображаться независимо от значения входного параметра ‘errors’. Кроме того, приведение к меньшему типу произойдёт только если размер типа результирующих данных строго больше типа, к которому нужно приводить, поэтому если ни один из проверенных типов не удовлетворяет этому условию, преобразование к меньшему типу не будет выполнено. Новое в версии 0.19.0.

Возвращаемое значение:

ret : numeric if parsing succeeded. Тип возвращаемого значения зависит от входных данных. Series, если вход — Series, в противном случае — ndarray.

См. также

DataFrame.astype

Приведение аргумента к указанному типу.

to_datetime

Преобразование аргумента в дату и время.

to_timedelta

Преобразование аргумента в интервал времени.

numpy.ndarray.astype

Приведение numpy массива к указанному типу.

Примеры

Взять отдельные series и преобразовать в числовой тип, принудительно выполняя преобразование, если нужно

>>> s = pd.Series(['1.0', '2', -3])
>>> pd.to_numeric(s)
0    1.0
1    2.0
2   -3.0
dtype: float64
>>> pd.to_numeric(s, downcast='float')
0    1.0
1    2.0
2   -3.0
dtype: float32
>>> pd.to_numeric(s, downcast='signed')
0    1
1    2
2   -3
dtype: int8
>>> s = pd.Series(['apple', '1.0', '2', -3])
>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')
0    apple
1      1.0
2        2
3       -3
dtype: object
>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3   -3.0
dtype: float64