了解 pandas 系列的数据类型

Question

我有一个从 DF 切片的 Pandas 系列。该系列有大约 100000 行，其中一些值为 Float 类型，其他值为无穷大。但是 python 将整个系列指定为 'Object' 类型。因此，当我尝试删除非数字值时，整个系列变为 NaN。

下面是 table 结构和所有类型的非数字条目的示例。 °° 这个符号表示无穷大。

时间（微秒）	A 通道 (mV)	通道 B (mV)	通道 C (mV)	ChannelD (mV)
1	0.1	0.2	0.3	0.4
2	0.5	0.7	0.4	0.5
3	0.6	0.2	0.3	0.11
4	0.8	0.6	0.7	0.6
5	°°	°°	°°	°°

为什么python将整个系列指定为对象？

Answer 1

您可以使用 pd.to_numeric 将每列转换为数字，并将 errors 作为 coerce 传递，这会将非数字字符串值转换为 NaN.

for c in df:
    df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors='coerce')

输出：

df
   Time (µs)  ChannelA (mV)  ChannelB (mV)  ChannelC (mV)  ChannelD (mV)
0          1            0.1            0.2            0.3           0.40
1          2            0.5            0.7            0.4           0.50
2          3            0.6            0.2            0.3           0.11
3          4            0.8            0.6            0.7           0.60
4          5            NaN            NaN            NaN            NaN

转换后的数据类型：

>>> df.dtypes:
Time (µs)          int64
ChannelA (mV)    float64
ChannelB (mV)    float64
ChannelC (mV)    float64
ChannelD (mV)    float64
dtype: object

你也可以把那些°°字符替换成inf代表无限值如果你不想使用NaN，使用replace，那么你可以将数据帧转换为 float.

df.replace('°°', float('inf')).astype(float)

   Time (µs)  ChannelA (mV)  ChannelB (mV)  ChannelC (mV)  ChannelD (mV)
0        1.0            0.1            0.2            0.3           0.40
1        2.0            0.5            0.7            0.4           0.50
2        3.0            0.6            0.2            0.3           0.11
3        4.0            0.8            0.6            0.7           0.60
4        5.0            inf            inf            inf            inf

了解 pandas 系列的数据类型

Understanding data type of pandas series

series

pandas