百度手机网站优化,微信小程序开发者工具怎么使用,江苏泰州建设局网站,wordpress的标题怎么修改-- 不怕前路坎坷#xff0c;只怕从一开始就走错了方向Pandas 是python的一个数据分析包#xff0c;纳入了大量库和一些标准的数据模型#xff0c;提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 就是为解决数据分析任务生的#xff0c;无论是数据分析还是机器学习项目数据预…-- 不怕前路坎坷只怕从一开始就走错了方向Pandas 是python的一个数据分析包纳入了大量库和一些标准的数据模型提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 就是为解决数据分析任务生的无论是数据分析还是机器学习项目数据预处理中 Pandas 无处不在。最近掉进一坑差点铸成大错。实在没想到居然栽在pandas.read_csv上了这里分享一下希望大家注意。另业务数据不方便拿出来演示为尽可能复现这里我手造了一份另存为 income.csv 文件。翻船记读取csv文件小菜一碟import numpy as np
import pandas as pd
df pd.read_csv(rC:...income.csv,encodingutf-8)
读好了看看数据信息吧df.info()RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 1 columns):# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- ----- 0 income 6 non-null object
dtypes: object(1)
memory usage: 176.0 bytes诶怎么数据成了object不应该是float吗不管他硬转一发dfpd.DataFrame(df,dtypenp.float)
居然报错了1000被读成了字符串。 其实这里我还掉进了另一个坑使用了一个已被弃用的 .convert_objects 方法。这种方法更硬直接把string转成了NaN所以后面各种操作流畅且错误地进行着....这都是 pandas 没升级的锅定期检查升级包太有必要了pip 的高阶玩法说回刚才的问题1,000被读成了字符串是因为csv文件中它使用了千位分隔符。问题其实非常简单设置一下 thousands 参数就行了df2 pd.read_csv(rC:...income.csv,encodingutf-8,thousands ,)
看一下infodf2.info()class pandas.core.frame.DataFrame
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 1 columns):# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- ----- 0 income 6 non-null float64
dtypes: float64(1)
往下继续df2.describe()income
count 6.000000
mean 16934.983333
std 40695.203980
min 0.000000
25% 32.425000
50% 300.000000
75% 875.000000
max 100000.000000
一切正常!pandas.read_csv()参数pandas.read_csv()的参数特别多除了filepath其他均可缺省。参数的具体含义这里就不赘述还想复习一下的同学可以直接去看官方文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html英语不好的同学可以看一下热心博主的翻译版 https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html
