Pandas将float列视为非数字？

Question

为什么Pandas会在describe()类型的两列上为float64打印不同类型的输出？

我的代码是：

print '\nBRANDED\n'
print df['branded'].describe()
print '\nGENERIC\n'
print df['generic'].describe()

输出：

BRANDED

count     5158
unique     182
top          1
freq       334
Name: branded, dtype: float64

GENERIC

count     7955.000000
mean      5465.802137
std       4028.148729
min          1.000000
25%       2617.000000
50%       4523.000000
75%       7264.000000
max      42788.000000
Name: generic, dtype: float64

如果两列的类型都是float64，那么为什么第一列看起来不像数字呢？

它可能有一些空值，但我不明白为什么这应该有所作为。

如果是，请如何将列转换为数字？

Answer 1

如果您想将列转换为numeric或float64，请使用astype()

df["branded"] = df["branded"].astype("float64")