如何更改此列，以便熊猫能够识别它？

Question

我正在与一个csv一起工作，该csv列出本地城市向违反住房分摊法的居民发出的引用。列之一具有违规者的地址。我在另一列中添加了这些地址所在的人口普查区域，但由于某种原因，熊猫无法识别它。

例如，在census_tract列中多次出现的普查区之一是7002.00。但是当我输入

citations[citations.census_tract == '7002.00']

我得到的只是具有0行的列标题。

但是当我输入：

citations.census_tract 

我在census_tract列中获得了准确的人口普查清单

我应该对列做些什么，以便当我尝试向特定普查区域输出==时，熊猫会读取它？

Answer 1

您尝试过滤浮点值，但filter是输入中的字符串，

更改：

citations[citations.census_tract == '7002.00']

至：

citations[citations.census_tract == 7002.00]

@jezrael使用np.isclose()建议的另一种方法：

np.isclose(citations.census_tract,7002.00)

这将根据条件匹配返回一个布尔数组。

Answer 2

似乎 census_tract 列中的值已被读取为 float 。 如果您打算这样做，则将相关说明更改为：

citations[citations.census_tract == 7002.00]

（不带撇号）。

另一种可能性是该列仅包含“看起来像” float 的值， 但实际上应该将它们视为字符串。

在这种情况下，请读取 csv 文件，其中包含与 此列的类型。像这样：

types_dict = {'census_tract': string}
citations = read_csv('input.csv', dtype=types_dict)

然后，您的指令应执行，但没有错误。

说明的第二版（ citations [citations.census_tract] ） 是错误的，因为：

• pandas 从 census_tract 列中读取值，
• 在引用中查找列，其名称已被读取。