Как преобразовать столбец с типом объекта dtype в плавающий в фрейме данных pandas?

Question 1

У меня есть фрейм данных со столбцом с именем "высота", и я хочу преобразовать значения в значение с плавающей точкой. Единица измерения по умолчанию указана в метрах, но некоторые значения указаны в неправильном формате или в дюймах. Это выглядит так

        height
0          16
1           7
2           7
3         6 m
4        2.40
5        5'8"
6          3m
7         6,9
8       9;6;3
9     Unknown
10       4.66
11 Bilinmiyor
12     11' 4"

dtype: object

В принципе, мне нужно преобразовать значения в дюймах/футах в единицу измерения, преобразовать такие значения, как Bilinmiyor и Unknown Для NaN, удалите спецификацию устройства, например m m, замените запятую в десятичных числах на ., и сохранить наибольшее число для значения 9;6;3. Конечными типами dtypes должны быть float или int.

Я новичок в python, поэтому пока не знаю, как использовать передовые методы. Я пытался выполнить задачу, используя

def to_num(a):
    try:
        return float(pd.to_numeric(a, errors = 'raise'))
    except ValueError:
        return a

df['height'] = to_num(df['height'])

но это не сработало. Мне было интересно, следует ли использовать итерацию, но кажется очень сложным выполнить итерацию по всем ячейкам в этом столбце, потому что набор данных содержит более 2 миллионов строк.

Question 2

Я чувствую, что ты, приятель, у меня были такие же проблемы. Но, к счастью, это не так уж и сложно

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3']})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace('.', ',', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters (regex)
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

И вы получаете

height
0   16.0
1   7.0
2   6.0
3   2.4
4   3.5
5   NaN
6   9.0

Теперь, если вы хотите преобразовать свои ноги в метры (я предполагаю, что по умолчанию это метр), вам нужно будет добавить уровень цвета лица

import pandas as pd
import numpy as np
import re

def feet_to_m(s):
    if '\'' in s or "\"" in s:
        if '\'' in s:
            feet = float(s.split('\'')[0])
        else:
            feet = 0
        if '\"' in s:
            if '\'' in s:
                inch = float(s.split('\'')[1].split('\"')[0])
            else:
                inch = float(s.split('\"')[0])
        else:
            inch = 0
        return (feet*12 + inch) * 0.0254
    else:
        return s

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3', "11' 4\"", "4'", "15\""]})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace(',', '.', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = df['height'].apply(feet_to_m)
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

получить

height
0   16.0000
1   7.0000
2   6.0000
3   2.4000
4   3.5000
5   NaN
6   9.0000
7   3.4544
8   1.2192
9   0.3810

надеюсь, это поможет

rhedak · Answer 1 · 2021-11-24T06:02:07

Я чувствую, что ты, приятель, у меня были такие же проблемы. Но, к счастью, это не так уж и сложно

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3']})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace('.', ',', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters (regex)
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

И вы получаете

height
0   16.0
1   7.0
2   6.0
3   2.4
4   3.5
5   NaN
6   9.0

Теперь, если вы хотите преобразовать свои ноги в метры (я предполагаю, что по умолчанию это метр), вам нужно будет добавить уровень цвета лица

import pandas as pd
import numpy as np
import re

def feet_to_m(s):
    if '\'' in s or "\"" in s:
        if '\'' in s:
            feet = float(s.split('\'')[0])
        else:
            feet = 0
        if '\"' in s:
            if '\'' in s:
                inch = float(s.split('\'')[1].split('\"')[0])
            else:
                inch = float(s.split('\"')[0])
        else:
            inch = 0
        return (feet*12 + inch) * 0.0254
    else:
        return s

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3', "11' 4\"", "4'", "15\""]})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace(',', '.', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = df['height'].apply(feet_to_m)
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

получить

height
0   16.0000
1   7.0000
2   6.0000
3   2.4000
4   3.5000
5   NaN
6   9.0000
7   3.4544
8   1.2192
9   0.3810

надеюсь, это поможет

Как преобразовать столбец с типом объекта dtype в плавающий в фрейме данных pandas?

Вопрос

Лучший ответ

На других языках

Эта страница на других языках

Популярное в этой категории

Популярные вопросы в этой категории