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Comment convertir le format d'objet au format float64 sans perte
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- 2018-04-12 09:26:544861parcourir
Cette fois, je vais vous expliquer comment convertir sans perte le format objet au format float64, et quelles sont les précautions pour la conversion sans perte du format objet au format float64. Voici des cas pratiques. , jetons un coup d'œil ensemble.
Pendant le processus de traitement des données
Par exemple, importer des données à partir d'un fichier CSV
data_df = pd.read_csv("names.csv")
Assurez-vous de vérifier le type de données avant traitement
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*
L'objet ci-dessus, int64 et float64 sont les types de données.
Si nous devons effectuer des opérations sur les données des colonnes, une chose à laquelle nous devons faire attention est :
Si le type de données des deux colonnes est le idem !!
Si un type classe d'objet est ajouté à un type int64, une erreur se produira
Le message d'erreur peut être le suivant :
TypeError: ufunc 'add' not contain a loop with signature matching types dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32')
Le type d'objet à ce moment peut être un nombre au format str comme '12.3' Si vous souhaitez effectuer des opérations, vous devez effectuer une conversion de format :
.Oui Utilisez la méthode suivante (convert_objects) :
dt_df = dt_df.convert_objects(convert_numeric=True)
Les tests personnels sont efficaces.
Rappelez-moi encore ! Avant d'obtenir des données, assurez-vous d'abord de vérifier le type de données ! ! !
Je pense que vous maîtrisez la méthode après avoir lu le cas dans cet article. Pour des informations plus intéressantes, veuillez prêter attention aux autres articles connexes sur le site Web chinois de php !
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