为什么pd.to_numeric‘`errors=’等同于‘`errors=’胁迫‘

Question

我在吃蟒蛇3.7和熊猫0.24.2

设置：

s = pd.Series(['10', '12', '15', '20', 'A', '31', 'C', 'D'])

In [36]: s
Out[36]:
0    10
1    12
2    15
3    20
4     A
5    31
6     C
7     D
dtype: object

to_numeric与errors='coerce'

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

Out[37]:
0    10.0
1    12.0
2    15.0
3    20.0
4     NaN
5    31.0
6     NaN
7     NaN
dtype: float64

带有to_numeric的errors='' (空字符串)

pd.to_numeric(s, errors='')

Out[38]:
0    10.0
1    12.0
2    15.0
3    20.0
4     NaN
5    31.0
6     NaN
7     NaN
dtype: float64

to_numeric和errors='ljljalklag'。也就是说，随机字符串

pd.to_numeric(s, errors='ljljalklag')

Out[39]:
0    10.0
1    12.0
2    15.0
3    20.0
4     NaN
5    31.0
6     NaN
7     NaN
dtype: float64

换句话说，除了字符串raise，ignore传递给pd.to_numeric的errors参数以外的任何字符串都等同于errors='coerce'。

这是一个或几个bug吗？

Answer 1

在0.25.0版本中已经修正了这一点，以验证errors关键字(参见#26394)。

0.25.0中的新行为：

In [1]: import pandas as pd; pd.__version__
Out[1]: '0.25.0'

In [2]: pd.to_numeric([1, 'a', 2.2], errors='foo')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError: invalid error value specified

在0.24.2中以前的行为：

In [1]: import pandas as pd; pd.__version__
Out[1]: '0.24.2'

In [2]: pd.to_numeric([1, 'a', 2.2], errors='foo')
Out[2]: array([1. , nan, 2.2])

Answer 2

AFAIK，这是意图行为，考虑到源代码：

# pandas/core/tools/numeric.py
... 
coerce_numeric = errors not in ("ignore", "raise") # line 147
...

因此，它只检查errors是raise还是ignore，或者是默认的coerce。