Nesne dtype'lı bir sütunu bir pandalar veri çerçevesine nasıl dönüştürebilirim?

Question 1

'Yükseklik' adlı bir sütuna sahip bir veri çerçevem var ve değerleri float'a dönüştürmek istiyorum. Varsayılan birim metredir, ancak hatalı biçimde veya inç cinsinden bazı değerleri vardır. Öyle görünüyor

        height
0          16
1           7
2           7
3         6 m
4        2.40
5        5'8"
6          3m
7         6,9
8       9;6;3
9     Unknown
10       4.66
11 Bilinmiyor
12     11' 4"

dtype: object

Temel olarak, inç/ft cinsinden değerleri metre birimine dönüştürmem, aşağıdaki gibi değerleri dönüştürmem gerekiyor Bilinmiyor ve Unknown -e doğru NaN, birim belirtimi gibi kaldırın m m. ondalık sayılardaki virgülü şununla değiştirin: . ve değer için en büyük sayıyı saklayın 9;6;3. Son dtypes float veya int olmalıdır.

Python'da yeniyim, bu yüzden şu ana kadar gelişmiş teknikleri nasıl kullanacağımı bilmiyorum. Bu görevi kullanarak başarmaya çalışıyordum

def to_num(a):
    try:
        return float(pd.to_numeric(a, errors = 'raise'))
    except ValueError:
        return a

df['height'] = to_num(df['height'])

ama işe yaramadı. Yinelemeyi kullanmam gerekip gerekmediğini merak ediyordum, ancak veri kümesinde 2 milyondan fazla satır bulunduğundan, bu sütundaki tüm hücreleri yinelemek çok karmaşık görünüyor.

Question 2

Aynı tür sorunlarım olduğunu hissediyorum dostum. Ama neyse ki bu o kadar da zor değil

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3']})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace('.', ',', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters (regex)
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

Ve sen alırsın

height
0   16.0
1   7.0
2   6.0
3   2.4
4   3.5
5   NaN
6   9.0

Şimdi ayaklarınızı metreye dönüştürmek istiyorsanız (varsayılanın metre olduğunu varsayıyorum), bir cilt seviyesi eklemeniz gerekir

import pandas as pd
import numpy as np
import re

def feet_to_m(s):
    if '\'' in s or "\"" in s:
        if '\'' in s:
            feet = float(s.split('\'')[0])
        else:
            feet = 0
        if '\"' in s:
            if '\'' in s:
                inch = float(s.split('\'')[1].split('\"')[0])
            else:
                inch = float(s.split('\"')[0])
        else:
            inch = 0
        return (feet*12 + inch) * 0.0254
    else:
        return s

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3', "11' 4\"", "4'", "15\""]})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace(',', '.', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = df['height'].apply(feet_to_m)
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

olmak

height
0   16.0000
1   7.0000
2   6.0000
3   2.4000
4   3.5000
5   NaN
6   9.0000
7   3.4544
8   1.2192
9   0.3810

umarım bu yardımcı olur

rhedak · Answer 1 · 2021-11-24T06:02:07

Aynı tür sorunlarım olduğunu hissediyorum dostum. Ama neyse ki bu o kadar da zor değil

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3']})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace('.', ',', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters (regex)
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

Ve sen alırsın

height
0   16.0
1   7.0
2   6.0
3   2.4
4   3.5
5   NaN
6   9.0

Şimdi ayaklarınızı metreye dönüştürmek istiyorsanız (varsayılanın metre olduğunu varsayıyorum), bir cilt seviyesi eklemeniz gerekir

import pandas as pd
import numpy as np
import re

def feet_to_m(s):
    if '\'' in s or "\"" in s:
        if '\'' in s:
            feet = float(s.split('\'')[0])
        else:
            feet = 0
        if '\"' in s:
            if '\'' in s:
                inch = float(s.split('\'')[1].split('\"')[0])
            else:
                inch = float(s.split('\"')[0])
        else:
            inch = 0
        return (feet*12 + inch) * 0.0254
    else:
        return s

df = pd.DataFrame({'height': [16, 7, '6m', '2.4', '3,5', 'Asdf', '9;6;3', "11' 4\"", "4'", "15\""]})
df['height'] = df['height'].astype(str)  # force type str
df['height'] = df['height'].str.replace(',', '.', regex=False)  # . -> ,
df['height'] = df['height'].str.replace('[A-Za-z]', '')  # remove all characters
df['height'] = df['height'].str.split(';').apply(max)  # pick largest value from 9;6;3
df['height'] = df['height'].apply(feet_to_m)
df['height'] = pd.to_numeric(df['height'], errors='coerce')  # force float

olmak

height
0   16.0000
1   7.0000
2   6.0000
3   2.4000
4   3.5000
5   NaN
6   9.0000
7   3.4544
8   1.2192
9   0.3810

umarım bu yardımcı olur

Nesne dtype'lı bir sütunu bir pandalar veri çerçevesine nasıl dönüştürebilirim?

Soru

En iyi cevabı

Diğer dillerde

Bu sayfa diğer dillerde

Bu kategoride popüler

Popüler soruları bu kategoride