这次给大家带来object格式怎样无损转换成float64格式,object格式无损转换成float64格式的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。
在数据处理过程中
比如从CSV文件中导入数据data_df = pd.read_csv("names.csv")
在处理之前一定要查看数据的类型data_df.info()*RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
Name 891 non-null object
Sex 891 non-null object
Age 714 non-null float64
SibSp 891 non-null int64
Parch 891 non-null int64
Ticket 891 non-null object
Fare 891 non-null float64
Cabin 204 non-null object
Embarked 889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.6+ KB*
以上object , int64, 以及 float64 便是数据的类型。
如果我们需要对列数据进行相互之间的运算的吧,必须注意的一点是:
两列的数据类型是否是相同的!!
如果一个object类型与int64的类型相加,便会发生错误
错误提示可能如下:TypeError: ufunc 'add' not contain a loop with signature matching types dtype('
此时的object类型可能是‘12.3'这样str格式的数字,如果要运算必须进行格式转换:
可采用如下方法(convert_objects):dt_df = dt_df.convert_objects(convert_numeric=True)
亲测有效。
再提醒一遍!得到数据一定要先查看数据类型!!!
相信看了本文案例你已经掌握了方法,更多精彩请关注Gxl网其它相关文章!
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