pandas object格式转float64格式的方法
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:891entries,0to890 Datacolumns(total12columns): Name891non-nullobject Sex891non-nullobject Age714non-nullfloat64 SibSp891non-nullint64 Parch891non-nullint64 Ticket891non-nullobject Fare891non-nullfloat64 Cabin204non-nullobject Embarked889non-nullobject dtypes:float64(2),int64(5),object(5) memoryusage: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'notcontainaloopwithsignaturematchingtypesdtype('
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pandasobject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毛票票。