pandas astype coerce 详解|极客笔记

pandas astype coerce 详解

在数据处理和分析中，数据类型转换是一个常见的需求。Pandas 提供了强大的数据处理功能，其中 astype 方法允许用户更改 DataFrame 或 Series 中的数据类型。本文将详细介绍如何使用 astype 方法中的 coerce 参数来处理数据类型转换时的错误。

1. `astype` 方法概述

astype 方法用于转换 pandas 对象的数据类型。基本语法如下：

DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise')

dtype：可以是单一数据类型，也可以是字典，用于指定要转换的列和目标数据类型。
copy：是否创建原始数据的副本。
errors：处理错误的方式，包括 ‘raise’、’ignore’ 和 ‘coerce’。

2. 错误处理参数 `errors`

errors 参数定义了在转换过程中遇到无效数据时的处理策略：

'raise'：默认值，如果转换有误则抛出异常。
'ignore'：忽略错误，如果转换有误则返回原数据。
'coerce'：将错误转换为 NaN。

本文重点介绍 'coerce' 选项的使用。

3. 使用 `coerce` 处理数据转换错误

当数据集中包含无法转换为目标类型的值时，使用 'coerce' 可以有效避免转换过程中的异常，转换无法识别的值为 NaN。这在清洗数据时特别有用。

示例代码 1：基本使用

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'col1': ['1', '2', 'three', '4', 'five']}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(float, errors='coerce')
print(df)

示例代码 2：多列转换

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'col1': ['1', '2', 'three', '4', 'five'], 'col2': ['1.1', '2.2', 'three', '4.4', '5.5']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.astype({'col1': 'float', 'col2': 'float'}, errors='coerce')
print(df)

示例代码 3：结合使用 `coerce` 和字典

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'col1': ['1', '2', 'three', '4', 'five'], 'col2': ['1.1', '2.2', 'three', '4.4', '5.5']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.astype({'col1': 'int', 'col2': 'float'}, errors='coerce')
print(df)

示例代码 4：转换时保留原始 DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'col1': ['1', '2', 'three', '4', 'five']}
df = pd.DataFrame(data)
new_df = df.astype(float, errors='coerce', copy=True)
print(new_df)

示例代码 5：错误处理为 `ignore` 与 `coerce` 对比

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'col1': ['1', '2', 'three', '4', 'five']}
df = pd.DataFrame(data)
df_ignore = df.astype(float, errors='ignore')
df_coerce = df.astype(float, errors='coerce')
print(df_ignore)
print(df_coerce)

示例代码 6：转换包含混合类型数据的列

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'col1': ['1', '2', np.nan, '4', 'five']}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(float, errors='coerce')
print(df)

示例代码 7：转换时间数据

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-02-30', '2021-03-15', 'not a date', '2021-05-01']}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
print(df)

Output:

pandas astype coerce 详解

示例代码 8：使用 `coerce` 转换布尔类型

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'bool_col': ['True', 'False', 'true', 'false', 'not a bool']}
df = pd.DataFrame(data)
df['bool_col'] = df['bool_col'].astype(bool, errors='coerce')
print(df)

示例代码 9：转换为分类类型时使用 `coerce`

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'category_col': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry']}
df = pd.DataFrame(data)
df['category_col'] = df['category_col'].astype('category', errors='coerce')
print(df)

示例代码 10：处理大型数据集

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设有一个非常大的数据集
data = {'col1': ['1', '2', 'three', '4', 'five'] * 1000}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(float, errors='coerce')
print(df)

以上示例展示了如何在不同情况下使用 astype 方法的 coerce 参数来处理数据类型转换中的错误。通过将无法转换的值设置为 NaN，可以在数据预处理阶段有效地清洗和准备数据，为后续的数据分析和建模工作打下坚实的基础。