이번에는 object object를 float 데이터로 변환하는 방법과, 객체를 float 데이터로 변환할 때 어떤
주의사항이 있는지 실제 사례를 통해 살펴보겠습니다. DataType Conversion:
오늘 문제가 발생했습니다. 즉, DataFrame 유형 데이터에 str 유형 숫자가 포함되어 있는데 숫자를 int 또는 float로 변환하고 싶은데 Baidu에서 찾을 수 없습니다. 좋은데 입력 가능합니다. 키워드가 잘못되어 찾을 수 없습니다.
DataFrame.info() 이후에 데이터가 모두 개체임이 발견되었습니다
이전에 메소드가 있었습니다:
먼저 traindata=np.array(traindata,dtype= np.float)를 변환하고
traindata=pd.DataFrame(traindata)
하지만 너무 번거로워 보여서 다음과 같은 방법을 시도했습니다. 그리고 그것은 한 문장으로 끝났습니다
traindata=pd.DataFrame(traindata, dtype=np.float); 내부의 float도 int로 대체될 수 있습니다. 다른 방법도 작동할 것이라고 생각하지만 시도하지 않았습니다!
DataFrame.info()를 다시 입력하여 시도하면 모든 객체가 int가 되고 작업이 완료됩니다!
이 기사의 사례를 읽은 후 방법을 마스터했다고 생각합니다. 더 흥미로운 정보를 보려면 PHP 중국어 웹사이트의 다른 관련 기사를 주목하세요!
Vue2.0의 v-for 반복 구문에 대한 자세한 그래픽 설명
위 내용은 객체를 부동 데이터로 변환하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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