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object格式怎樣無損轉換成float64格式

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2018-04-12 09:26:544821瀏覽

這次帶給大家object格式怎樣無損轉換成float64格式,object格式無損轉換成float64格式的注意事項有哪些,下面就是實戰案例,一起來看一下。

在資料處理過程中

例如從CSV檔案匯入資料

data_df = pd.read_csv("names.csv")

在處理前一定要查看資料的類型

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 便是資料的型別。

如果我們需要對列資料進行相互之間的運算的吧,必須注意的一點是:

兩列的資料型別是否是相同的!!

如果一個object類別類型與int64的型別相加,便會發生錯誤

##錯誤提示可能如下:

TypeError: ufunc 'add' not contain a loop with signature matching types dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32')
此時的object型別可能是'12.3'這樣str格式的數字,如果要運算必須進行格式轉換:

可採用如下方法(convert_objects):

dt_df = dt_df.convert_objects(convert_numeric=True)
親測有效。

再提醒一次!得到資料一定要先查看資料類型! ! !

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