HOWTO · Pandas
Convertir un objeto en un float en Pandas
Este tutorial demuestra cómo convertir una columna de tipo objeto en un float de un DataFrame de pandas
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En este tutorial, nos centraremos en convertir una columna de tipo objeto para que flote en Pandas. Una columna de tipo objeto contiene una cadena o una mezcla de otros tipos, mientras que el float contiene valores decimales. Trabajaremos en el siguiente DataFrame en este artículo.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["10.0", 6, 7, 8], ["1.0", 9, 12, 14], ["5.0", 8, 10, 6]],
columns=["a", "b", "c", "d"],
)
print(df)
print("---------------------------")
print(df.info())
Producción :
a b c d
0 10.0 6 7 8
1 1.0 9 12 14
2 5.0 8 10 6
---------------------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 a 3 non-null object
1 b 3 non-null int64
2 c 3 non-null int64
3 d 3 non-null int64
dtypes: int64(3), object(1)
memory usage: 224.0+ bytes
None
Fíjate en el tipo de columna 'a', que es del tipo object. Convertiremos este objeto en flotante usando las funciones pd.to_numeric() y astype() en Pandas.
convert_objects() que está desaprobada y eliminada.Usa el método astype() para convertir un objeto a flotante en Pandas
Los pandas proporcionan el método astype() para convertir una columna a un tipo específico. Pasamos float al método y ponemos el parámetro errors como 'raise', lo que significa que elevará las excepciones para los valores inválidos. Ejemplo:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["10.0", 6, 7, 8], ["1.0", 9, 12, 14], ["5.0", 8, 10, 6]],
columns=["a", "b", "c", "d"],
)
df["a"] = df["a"].astype(float, errors="raise")
print(df.info())
Producción :
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
a 3 non-null float64
b 3 non-null int64
c 3 non-null int64
d 3 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 224.0 bytes
Usar la función to_numeric() para convertir el objeto en flotante en Pandas
La función Pandas to_numeric() puede utilizarse para convertir una lista, una serie, un array o una tupla a un tipo de datos numérico, lo que significa con signo, o sin signo, de tipo int y float. También tiene el parámetro errors para plantear excepciones. A continuación se muestra un ejemplo de conversión del tipo de objeto a flotante usando to_numeric():
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["10.0", 6, 7, 8], ["1.0", 9, 12, 14], ["5.0", 8, 10, 6]],
columns=["a", "b", "c", "d"],
)
df["a"] = pd.to_numeric(df["a"], errors="coerce")
print(df.info())
Producción :
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
a 3 non-null float64
b 3 non-null int64
c 3 non-null int64
d 3 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 224.0 bytes
