回答編集履歴
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CHANGED
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@@ -12,6 +12,6 @@
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'15JST', '16JST', '17JST', '18JST', '19JST',
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13
13
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'20JST', '21JST', '22JST', '23JST']
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-
df1 = df1[x].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
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+
df1[x] = df1[x].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
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print(df1)
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```
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@@ -1,30 +1,17 @@
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+
> `ValueError: could not convert string to float: '00JST'`
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+
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+
以下、`pandas.to_numeric()` を利用して `float` 型に変換しますが、数値に変換できない文字列は `NA` に置き換えられます。
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+
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```python
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import pandas as pd
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+
df1 = pd.read_csv('2017.csv', dtype = object)
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x = ['00JST', '01JST', '02JST', '03JST', '04JST',
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'05JST', '06JST', '07JST', '08JST', '09JST',
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'10JST', '11JST', '12JST', '13JST', '14JST',
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7
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'15JST', '16JST', '17JST', '18JST', '19JST',
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'20JST', '21JST', '22JST', '23JST']
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-
df1 = pd.DataFrame({'x': x})
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-
df1
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+
df1 = df1[x].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
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print(df1)
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-
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-
# x
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-
# 0 0.0
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# 1 1.0
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# 2 2.0
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# 3 3.0
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-
# 4 4.0
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20
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# 5 5.0
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# :
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# :
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-
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`x`列の全ての要素(文字列)が「先頭2文字のみ数字」ということであれば以下でも変換可能です。
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```python
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df1['x'] = df1['x'].str[:2].astype(float)
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@@ -22,3 +22,9 @@
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# :
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`x`列の全ての要素(文字列)が「先頭2文字のみ数字」ということであれば以下でも変換可能です。
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+
df1['x'] = df1['x'].str[:2].astype(float)
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