python - 转换 Pandas Dataframe 类型

标签 python numpy pandas

我有一个通过 mysql 调用创建的 pandas dataFrame,它将数据作为对象类型返回。

数据主要是数字,带有一些“na”值。

我如何转换 dataFrame 的类型,以便正确输入数值( float )并将“na”值表示为 numpy NaN 值?

最佳答案

在数据帧上使用替换方法:

import numpy as np
df = DataFrame({
'k1': ['na'] * 3 + ['two'] * 4,
'k2': [1, 'na', 2, 'na', 3, 4, 4]})

print df

df = df.replace('na', np.nan)

print df

我认为有必要指出 df.replace('na', np.nan) 本身是行不通的。您必须将其分配回现有数据框。

关于python - 转换 Pandas Dataframe 类型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17457418/

相关文章:

python - 使用 numpy 中的数组优化操作

python - 将数组转换为 Pandas 数据框列

python - 如何创建一个带有双重for循环和分配条件的列表?

python-2.7 - 从 Pandas 数据帧保存没有双引号的csv文件

python - Pandas to_xml() 设置 xsi 值

python - pandas' `str.extract()` 中带有捕获组的正则表达式的预期行为

python - 使用列表名称作为字符串来访问列表

python - 命令与子进程

python - 在 NumPy 中向量化循环

python - Pandas Dataframe 中的第二天或下一行索引