パンダは、私はID番号を持つ大規模なデータフレームを持っている

Question

をintに文字列を変換：

ID.head() 
Out[64]: 
0 4806105017087 
1 4806105017087 
2 4806105017087 
3 4901295030089 
4 4901295030089 

これらは現時点ではすべての文字列です。

ループを使用せずにintに変換します。この場合、私はID.astype(int)を使用します。

問題は、私の行の一部がintに変換できないダーティなデータを含んでいることです。私は安心してastype使用できるように、I（ループを使用せずに）出現のこれらのタイプを削除するにはどうすればよい

ID[154382] 
Out[58]: 'CN414149' 

？あなたはto_numericを機能させるパラメータerrors='coerce'を追加必要

Answer 1

：

ID = pd.to_numeric(ID, errors='coerce') 

IDは、列の場合：

df.ID = pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce') 

が、数値以外はので、すべての値がfloatあり、NaNに変換されます。

intの場合は、NaNを値に変換する必要があります。 0、その後はintにキャスト：

df.ID = pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce').fillna(0).astype(np.int64) 

サンプル：

df = pd.DataFrame({'ID':['4806105017087','4806105017087','CN414149']}) 
print (df) 
       ID 
0 4806105017087 
1 4806105017087 
2  CN414149 

print (pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce')) 
0 4.806105e+12 
1 4.806105e+12 
2    NaN 
Name: ID, dtype: float64 

df.ID = pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce').fillna(0).astype(np.int64) 
print (df) 
       ID 
0 4806105017087 
1 4806105017087 
2    0