Python培訓(xùn)：通過(guò)to_numeric()函數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型

　　astype()方法雖然可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的類型，但是它存在著一些局限性，只要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)中存在數(shù)字以外的字符，在使用astype()方法進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換時(shí)就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，而to_numeric()函數(shù)的出現(xiàn)正好解決了這個(gè)問(wèn)題。

　　to_numeric()函數(shù)可以將傳入的參數(shù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，其語(yǔ)法格式如下：

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

　　上述函數(shù)中常用參數(shù)表示的含義如下：

　　(1)arg：表示要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)，可以是list、tuple、Series。

　　(2)errors：錯(cuò)誤采取的處理方式。

　　為了讓讀者更好地理解，接下來(lái)，通過(guò)一個(gè)示例來(lái)演示如何將只包含數(shù)字的字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字類型，具體代碼如下。

In [23]: import pandas as pd
         ser_obj=pd.Series(['1', '1.2', '4.2'])
         ser_obj
Out[23]:
         0      1
         1    1.2
         2    4.2
         dtype: object
In [24]: # 轉(zhuǎn)換object類型為float類型
         pd.to_numeric(ser_obj, errors='raise')
Out[24]:
         0    1.0
         1    1.2
         2    4.2
         dtype: float64

　　注意：to_numeric()函數(shù)是不能直接操作DataFrame對(duì)象的。