Question

刚刚开始学习python。尝试将column数据类型从object更改为float以取出均值。我试图将[]更改为（）甚至是“”。我不知道这是否有所作为。请帮助我找出问题所在。谢谢！

我的代码：

df["normalized-losses"]=df["normalized-losses"].astype(float)

我看到的

错误：作为图片enter image description here

Answer 1

欢迎您使用Stack Overflow，祝您Python旅途顺利！编码的重要部分是学习如何解释错误消息。在这种情况下，回溯非常有用-它告诉您不能在Date date1 = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy").parse(x);之后调用Date date1 = null; try { date1 = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy").parse(x); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }，因为数据框没有此名称的方法。

当然，您并不是在尝试调用normalized，而是在df列。完成此操作的方式就像您已经做过一次-normalized。

关于您的主要问题-如果即使您的一个值也不能转换为浮点型，则列范围操作将失败。这是很常见的。您需要首先消除该列中的所有非数字项，找到它们的一种方法是使用normalized-losses。

Answer 2

使用：

df['normalized-losses'] = df['normalized-losses'][~(df['normalized-losses'] == '?' )].astype(float)

使用df.normalized-losss会导致解释器评估不存在的df.normalized。您编写的语句执行（df.normalized）-（loss.astype（float））。您的数据中似乎有一个问号，无法转换为float。上面的语句仅转换为那些浮点的行不包含问号并删除其余部分。如果不想删除列，可以使用以下命令将其替换为0

df['normalized-losses'] = df['normalized-losses'].replace('?', 0.0)
df['normalized-losses'] = df['normalized-losses'].astype(float)

Answer 3

您不能在属性或变量名称中使用-。也许您是说normalized_losses？

Answer 4

在这种情况下，“ df.normalized-losses”对python没有任何意义。您可以将其替换为df["normalized-losses"]。通常，如果您尝试

df["normalized-losses"]=df["normalized-losses"].astype(float)

这应该有效。它的作用是，它从数据帧中获取归一化损失列，将其转换为浮点，然后将其重新分配给同一数据帧中的归一化列。但是有时，在尝试上述语句之前，可能需要进行一些数据处理。

无法将对象更改为漂浮在熊猫数据框中

4 个答案: