पांडा परिवर्तित int करने के लिए स्ट्रिंग

Question

मैं आईडी नंबर के साथ एक बड़े dataframe है:

ID.head() 
Out[64]: 
0 4806105017087 
1 4806105017087 
2 4806105017087 
3 4901295030089 
4 4901295030089 

ये पल में सभी स्ट्रिंग्स हैं।

मैं छोरों का उपयोग किए बिना int को परिवर्तित करना चाहते हैं - इस के लिए मैं ID.astype(int) का उपयोग करें।

समस्या यह है कि मेरी कुछ पंक्तियों में गंदे डेटा होते हैं जिन्हें int में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है, उदाहरण के लिए

ID[154382] 
Out[58]: 'CN414149' 

मैं कैसे (लूप का उपयोग किए बिना) ताकि मैं मन की शांति के साथ astype उपयोग कर सकते हैं घटनाओं की इन प्रकार के निकाल सकते हैं?

ID = pd.to_numeric(ID, errors='coerce') 

तो ID स्तंभ है:

Answer 1

आप पैरामीटर errors='coerce' जोड़ने to_numeric ढंग से काम करने की जरूरत है

df.ID = pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce') 

लेकिन गैर संख्यात्मक NaN में बदल रही हैं, इसलिए सभी मूल्यों float हैं।

int के लिए NaN को कुछ मूल्यों में बदलने की आवश्यकता है उदा। (, Df [ 'आईडी'] त्रुटियों = 'मजबूर')

df = pd.DataFrame({'ID':['4806105017087','4806105017087','CN414149']}) 
print (df) 
       ID 
0 4806105017087 
1 4806105017087 
2  CN414149 

print (pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce')) 
0 4.806105e+12 
1 4.806105e+12 
2    NaN 
Name: ID, dtype: float64 

df.ID = pd.to_numeric(df.ID, errors='coerce').fillna(0).astype(np.int64) 
print (df) 
       ID 
0 4806105017087 
1 4806105017087 
2    0