python - 优雅地处理非数字元素

Question

我正在尝试在数据帧和列表上运行 scipys hstack 方法。为了有效地做到这一点，我必须处理列表中的非数字元素。我想尽可能优雅地即时执行此操作(即我不希望编辑正在读取的 csv)。

我正在运行的代码如下:

  X = list(np.array(p.read_csv('CSVFile.csv', delimiter=";"))[:,2])
  OtherColumn = p.read_csv('CSVFile.csv', delimiter=";")[["OtherCol"]]

  X =  sp.sparse.hstack((X, OtherColumn.values))

错误:

TypeError: no supported conversion for types: (dtype('float64'), dtype('O')

这是因为我的 OtherColumn 列包含“？”存在错误数据的字符。我需要的逻辑如下，但是我如何在Python中完成这个？抱歉，我是一个初学者，在这个问题上遇到了一些困难!

for(i = 0; i< OtherColumn.size; i++)){
    try:
        X[i] =  sp.sparse.hstack((X[i], OtherColumn.values[i]))
    except Error:
        X[i] =  sp.sparse.hstack((X[i], OtherColumn.avg()))
    }

在英语中，除非有“？”，否则运行正常的 hstack char，然后使用所有 OtherColumn 值的平均值。

Answer 1

解决这个问题最简洁的方法可能是指定“？”作为 read_csv 中缺失的数据标记:

df = p.read_csv('CSVFile.csv', delimiter=";", na_values=['?'])[["OtherCol"]]

此外，我不明白为什么您需要将所有内容转换为数组并进行堆栈。为什么不直接将文件读入数据帧，然后进行所需的操作呢？看起来你只是想做

df['NewColumn'] = df.OtherColumn.fillna(df.OtherColumn.mean())