डेटाफ्रेम

Question

में स्ट्रिंग्स को फ़्लैट करने के लिए तारों को कनवर्ट करना स्ट्रिंग्स युक्त 0Fमानों को डेटाफ्रेम कॉलम को कैसे घुमाएं। और एक और स्तंभ है जिसका मूल्य तार और तैरता है; इस पूरे कॉलम को फ्लोट में कैसे परिवर्तित करें।

Answer 1

आप df.column_name = df.column_name.astype(float) को आजमा सकते हैं। NaN मानों के लिए, आपको यह निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है कि उन्हें कैसे परिवर्तित किया जाना चाहिए, लेकिन आप इसे करने के लिए .fillna विधि का उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण:

In [12]: df 
Out[12]: 
    a b 
0 0.1 0.2 
1 NaN 0.3 
2 0.4 0.5 

In [13]: df.a.values 
Out[13]: array(['0.1', nan, '0.4'], dtype=object) 

In [14]: df.a = df.a.astype(float).fillna(0.0) 

In [15]: df 
Out[15]: 
    a b 
0 0.1 0.2 
1 0.0 0.3 
2 0.4 0.5 

In [16]: df.a.values 
Out[16]: array([ 0.1, 0. , 0.4]) 

Answer 2

यह 0.11 में उपलब्ध है। बल रूपांतरण (या सेट से नैन) यह तब भी काम करेगा जब astype विफल हो जाएगा; इसकी भी श्रृंखला द्वारा श्रृंखला तो यह एक पूरी स्ट्रिंग स्तंभ कहना

In [10]: df = DataFrame(dict(A = Series(['1.0','1']), B = Series(['1.0','foo']))) 

In [11]: df 
Out[11]: 
    A B 
0 1.0 1.0 
1 1 foo 

In [12]: df.dtypes 
Out[12]: 
A object 
B object 
dtype: object 

In [13]: df.convert_objects(convert_numeric=True) 
Out[13]: 
    A B 
0 1 1 
1 1 NaN 

In [14]: df.convert_objects(convert_numeric=True).dtypes 
Out[14]: 
A float64 
B float64 
dtype: object 

Answer 3

df['MyColumnName'] = df['MyColumnName'].astype('float64') 

Answer 4

पांडा के एक नए संस्करण में (0.17 और ऊपर) रूपांतरित नहीं करेंगे, तो आप to_numeric फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह आपको पूरे डेटाफ्रेम या केवल व्यक्तिगत कॉलम को कनवर्ट करने की अनुमति देता है। यह आपको उन सामानों का इलाज करने का विकल्प भी प्रदान करता है जिन्हें संख्यात्मक मानों में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है:

import pandas as pd 
s = pd.Series(['1.0', '2', -3]) 
pd.to_numeric(s) 
s = pd.Series(['apple', '1.0', '2', -3]) 
pd.to_numeric(s, errors='ignore') 
pd.to_numeric(s, errors='coerce')