Python pandas.to_numeric函数方法的使用

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python pandas.to_numeric函数方法的使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A https://www.cjavapy.com/article/532/

**pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) **
将参数转换为数字类型。

默认返回 dtype 为 float64 或 int64 , 具体取决于提供的数据。使用 downcast 参数获取其他 dtype 。

请注意,如果传入非常大的数字,则可能会导致精度损失。由于ndarray的内部限制,如果数字小于-9223372036854775808(np.iinfo(np.int64).min)或大于18446744073709551615(np.iinfo(np.uint64).max)传入,很有可能会将它们转换为 float 以便将其存储在 ndarray 中。这些警告类似地适用于 Series,因为它在内部利用ndarray。

arg : scalar(标量),list(列表),

(tuple)元组,一维数组(1-d array)或Series

errors : 'ignore','raise','coerce',

默认为'raise'

如果为‘raise’,

则无效的解析将引发异常

如果为 ‘coerce’,

则将无效解析设置为NaN

如果为 ‘ignore’,

则无效的解析将返回输入

downcast :

'integer','signed','unsigned','float',

默认为None

如果不是None(无),并且数据已成功转换为数字dtype

(或者数据是从数字开始的),

则根据以下规则将结果数据转换为可能的最小数字dtype:

'integer'或'signed':

最小的有符号int dtype(最小值:np.int8)

'unsigned':

最小的无符号int dtype(最小值:np.uint8)

'float':

最小的float dtype(最小值:np.float32)

由于此行为与从核心转换为数值的行为是分开的,

因此无论 ‘errors’ 输入的值如何,

向下转换期间引发的任何错误都会浮出水面。

此外,仅当结果数据的dtype的大小,

严格大于要强制转换为dtype的dtype时,

才会发生向下转换,因此,

如果检查的所有dtype都不满足该规范,

则不会对该数据执行向下转换。

0.19.0版中的新功能。

学JS的心路历程-函式箭头函式

箭头函式arrow function

为了能够以更简短的方式建立函式,ES6变推出了箭头函式。

用说明的可能会不太懂,我们先拿之前的数组排序例子来看:

 

var arr = [2,1,6,12,3,77,100,4];

arr.sort(function(a,b){

return a - b;

});

arr.sort()经过箭头函式的修改后:

 

var arr = [2,1,6,12,3,77,100,4];

arr.sort((a,b)=> a-b);

是不是简洁许多了!

 

现在让我们一步一步来看箭头函式的语法;

 

param => expression

此箭头函式接受一个参数(param)并回传一个表达式(expression)的值。

 

首先箭头函式的参数在只有一个的时候,括号是可以省略的:

 

var funA =()=>“hi”;

var funB = val => val;

funA();//“hi”

funB(“hola”);//“hola”

再来,中间的=>符号是必要的:

 

var funA =()“hi”;//SyntaxError: Unexpected token)

var funB = val => val;//SyntaxError: Unexpected identifier

最后,表达式若只有一个,那么该表达式的值即为回传值,且可省略{};

若是一段程序内存块则和一般函式无异:

 

var funA =()=>“hi”;

var funB = val =>{

const price = 20;

return val*price;

}

以上就是箭头函式的用法,是不是很简单呢!(chronicLesofwizardprang)

但是要注意到,箭头函式没有自己的this及arguments,且不能被用作建构式,只能当作匿名函式使用:

 

var funB =()=> arguments;

var obj = {

funA:()=>{console.log(this)}

}

obj.funA();//Window

funB(1);// ReferenceError: arguments is not defined

箭头函式-this

我们都知道在函式的this只有在呼叫时才能决定,但箭头函式并没有自己的this,在使用时会去往上寻找直到找到最接近「scope」的this,就像一般变量的寻找规则一样。

 

Arrow functions follow the normal variable lookup rules.

So while searching for this which is not present in current scope they end up finding this from its enclosing scope .

 

有点难懂对吧,让我们来看几个示例:

 

var name = ‘globe‘

var myObj = {

name: ‘in object‘,

callArrow: function(){

var arrowFun =()=>{

console.log(‘1‘,this.name);

}

arrowFun()

}

}

myObj.callArrow();

可以看到说由于callArrow是一般函式建立,所以arrowFun中呼叫的this会往上寻找到callArrow的函式的this,且由于myObj.callArrow是透过物件方法呼叫,所以this是myObj物件。

 

有点难懂?没关系,浏览器提供给我们一个Performance功能,可以看到程序是如何执行的:

 


可以看到(anonymouse)其实就是我们常说的全局环境,我们在执行arrowFun()时,arrowFun会往上找最近的scope,也就是callArrow。如果在测试时候没办法确定的话,开启浏览器的Performance看看吧!

 

但是这边有个陷井,如果把callArrow也改成箭头函式:

 

var name = ‘globe‘

var myObj = {

name: ‘in object‘,

callArrow:()=>{

var arrowFun =()=> {

console.log(‘1‘,this.name);

}

arrowFun();

}

}

myObj.callArrow();

虽然在Performance模式下看起来跟刚刚的例子一样:

 


我们前面有说到是寻找最近的「scope」,但找到的却还是一个箭头函式callArrow,所以会继续往上寻找到全局也就是window。

 

以上就是箭头函式,在看文件的过程中发现到真的不要为了方便就去看中文,中文会省略很多说明啊!

所以宁可用谷狗翻译一句一句看也不要偷懒才不会错过很多重点喔!!

来源:(http://www.swrebar.com

 



以上是关于Python pandas.to_numeric函数方法的使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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