pandasデータフレーム列を数値に変換するより良い方法

Question

私は、いくつかのファンキーなデータエントリ（別名など）のためにオブジェクト型のデータを含むいくつかの列を持つデータフレームを持っています。

私はオブジェクト列を識別して、これを行うことによって、これを修正することができました

：

obj_cols = df.loc[:, df.dtypes == object] 
conv_cols = obj_cols.convert_objects(convert_numeric='force') 

これは正常に動作し、私は私が必要とする回帰分析を実行することができますが、このエラーを生成します。

FutureWarning: convert_objects is deprecated. 

エラーを回避するためにこれを行うより良い方法はありますか？私もラムダ関数を構築しようとしましたが、うまくいきませんでした。

Answer 1

Convert_objectsは非推奨です。代わりにこれを使用してください。 パラメータerrors = 'coerce'を追加して、不正な非数値をNaNに変換できます。

conv_cols = obj_cols.apply(pd.to_numeric, errors = 'coerce') 

この機能は、DataFrame全体に適用されます。数値タイプに変換可能な列は変換されますが、（たとえば数字以外の文字列や日付などの）列には残りません。

Answer 2

あなたがサンプル・データ・フレームがある場合：

sales = [{'account': 'Jones LLC', 'Jan': 150, 'Feb': 'f', 'Mar': 140}, 
    {'account': 'Alpha Co', 'Jan': 'e', 'Feb': 210, 'Mar': 215}, 
    {'account': 'Blue Inc', 'Jan': 50, 'Feb': 90, 'Mar': 'g' }] 
df = pd.DataFrame(sales) 

を、あなたは数値でなければなりません列内の文字列を取り除きたい、あなたはpd.to_numeric

cols = ['Jan', 'Feb', 'Mar'] 
df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce', axis=1) 

でこれを行うことができます

あなたの新しいデータフレームは、「変な」データの代わりにNaNを持つでしょう