Question

我对python pandas中的类型转换感到困惑

df = pd.DataFrame({'a':['1.23', '0.123']})
type(df['a'])
df['a'].astype(float)

这里df是一个pandas系列，它的内容是2个字符串，然后我可以在这个pandas系列上应用astype(float)，并且它正确地将所有字符串转换为float。然而

df['a'][1].astype(float)

给了我AttributeError：＆＃39; str＆＃39;对象没有属性＆＃39; astype＆＃39;。我的问题是：怎么会这样？我可以将整个系列从字符串转换为浮点数，但我无法将此系列的条目从字符串转换为浮点数？

另外，我加载了我的原始数据集

df['id'].astype(int)

它生成了ValueError：对于带有基数为10的int（）的无效文字：＆＃39;＆＃39; 这似乎表明我的df['id']中有空白。所以我通过输入

来检查是否属实

'' in df['id']

它说错了。所以我很困惑。

Answer 1

df['a']返回Series个astype对象，该对象具有df['a'][1]作为矢量化方式，可将系列中的所有元素转换为另一个元素。

'0.123'返回数据帧的一个单元格的内容，在本例中为字符串str。现在返回一个没有此功能的type(df['a'][1]) Out[25]: str float(df['a'][1]) Out[26]: 0.123 type(float(df['a'][1])) Out[27]: float对象。要转换它，请使用常规python指令：

in

根据您的第二个问题，最后调用__contains__的运算符''针对以help(pd.Series.__contains__) Help on function __contains__ in module pandas.core.generic: __contains__(self, key) True if the key is in the info axis为参数的系列，这里是运算符的文档字符串：

in

这意味着df Out[54]: a 0 42 1 '' in df Out[55]: False df=='' Out[56]: a 0 False 1 True df[df['a']==''] Out[57]: a 1运算符正在搜索索引中的空字符串，而不是它的内容。

搜索空字符串的方法是使用等号运算符：

{{1}}

Answer 2

df['a'][1]将返回数组内的实际值，位于1位置，实际上是一个字符串。您可以使用float(df['a'][1])转换它。

>>> df = pd.DataFrame({'a':['1.23', '0.123']})
>>> type(df['a'])
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> df['a'].astype(float)
0    1.230
1    0.123
Name: a, dtype: float64
>>> type(df['a'][1])
<type 'str'>

对于第二个问题，也许您的原始数据有空值。正确的测试将是：

>>> df = pd.DataFrame({'a':['1', '']})
>>> '' in df['a'].values
True

第二个问题的来源：https://stackoverflow.com/a/21320011/5335508

Answer 3

data1 = {'age': [1,1,2, np.nan],
        'gender': ['m', 'f', 'm', np.nan],
        'salary': [2,1,2, np.nan]}

x = pd.DataFrame(data1)
for i in list(x.columns):
    print(type((x[i].iloc[1])))
    if isinstance(x[i].iloc[1], str):
        print("It is String")
    else:
        print('Not a String')

在python AttributeError中键入转换：＆＃39; str＆＃39;对象没有属性＆＃39; astype＆＃39;

3 个答案: