python 已弃用 pd.convert_objects(convert_numeric=True) 有效，替代方案出现故障

Question

抛出以下警告，但我得到了实际的预期结果，当我尝试更改代码时，它失败了。

new_table = new_table.convert_objects(convert_numeric=True)
new_table=new_table.replace(np.nan,0)  # This is used to make - to 0 for calc

警告(来自警告模块): new_table = new_table.convert_objects(convert_numeric=True) FutureWarning:convert_objects 已弃用。使用特定于数据类型的转换器 pd.to_datetime、pd.to_timedelta 和 pd.to_numeric。

new_table只不过是它包含的pandas数据框

A    B   C  D  E
1    -   3  5  6
2    3   5  6  7
-    -   5  5  5
5    4   -  -  -
-    -   4  -  4
9    -   -  10 23

在这个给定的数据帧格式中，因为我们有字符串“-”，如果我使用下面的方法，进一步的求和或比较或乘法逻辑会抛出错误。

new_table = pd.to_numeric(new_table)
#new_table=new_table.replace("-",0)
new_table=new_table.replace(np.nan,0)

回溯(最近一次调用最后一次): 文件第 107 行，位于 new_table = pd.to_numeric(new_table) 文件第 113 行，位于 to_numeric 中 raise TypeError('arg 必须是列表、元组、一维数组或系列') 类型错误:arg 必须是列表、元组、一维数组或系列

处理这种情况的最佳方法是什么？第一行应该是 str 格式的索引，其他行是数字，这样我的算术计算就不会受到影响。

有什么帮助吗？

Answer 1

如果需要，您可以将所有非数值替换为 NaN，使用 apply 使用函数 to_numeric 处理 df 中的列。 ，然后通过fillna到0最后将所有值转换为 ints astype :

new_table1 = new_table.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0).astype(int)
print (new_table1)
   A  B  C   D   E
0  1  0  3   5   6
1  2  3  5   6   7
2  0  0  5   5   5
3  5  4  0   0   0
4  0  0  4   0   4
5  9  0  0  10  23

print (new_table1.dtypes)
A    int32
B    int32
C    int32
D    int32
E    int32
dtype: object

如果所有值都是整数，另一个解决方案是 replace所有非数字 + astype :

new_table2 = new_table.replace('\D+', 0, regex=True).astype(int)
print (new_table2)
   A  B  C   D   E
0  1  0  3   5   6
1  2  3  5   6   7
2  0  0  5   5   5
3  5  4  0   0   0
4  0  0  4   0   4
5  9  0  0  10  23

print (new_table2.dtypes)
A    int32
B    int32
C    int32
D    int32
E    int32
dtype: object

如果所有值都只是 - 那么解决方案就很简单:

new_table3 = new_table.replace('-', 0, regex=True).astype(int)
print (new_table3)
   A  B  C   D   E
0  1  0  3   5   6
1  2  3  5   6   7
2  0  0  5   5   5
3  5  4  0   0   0
4  0  0  4   0   4
5  9  0  0  10  23

print (new_table3.dtypes)
A    int32
B    int32
C    int32
D    int32
E    int32
dtype: object