Python pyspark to_numeric用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.to_numeric 的用法。

用法: pyspark.pandas.to_numeric(arg)

将参数转换为数值类型。

>>> psser = ps.Series(['1.0', '2', '-3'])
>>> psser
0    1.0
1      2
2     -3
dtype: object

>>> ps.to_numeric(psser)
0    1.0
1    2.0
2   -3.0
dtype: float32

如果给定的系列包含无效的值来转换浮点数，只需将其转换为np.nan

>>> psser = ps.Series(['apple', '1.0', '2', '-3'])
>>> psser
0    apple
1      1.0
2        2
3       -3
dtype: object

>>> ps.to_numeric(psser)
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3   -3.0
dtype: float32

还支持列表、元组、np.array 或标量

>>> ps.to_numeric(['1.0', '2', '-3'])
array([ 1.,  2., -3.])

>>> ps.to_numeric(('1.0', '2', '-3'))
array([ 1.,  2., -3.])

>>> ps.to_numeric(np.array(['1.0', '2', '-3']))
array([ 1.,  2., -3.])

>>> ps.to_numeric('1.0')
1.0

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.to_numeric。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。