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pandas object格式转float64格式的方法
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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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('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32')

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！！！

以上这篇pandas object格式转float64格式的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
pandas,object转float64
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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