pandas ValueError: could not convert string to float: (dataframe string 转 float)(object 转 float)

sklearn 决策树无法处理类别特征 温故知新, 没事儿又去看看以前的code. 1. 前言 之前写了篇利用sklearn对红酒数据集分类. 其中, 红酒数据集是长这样的: 而西瓜数据集是长这样的: 很明显, 前者属于浮点特征型数据, 后者则是类别特征型数据. 同样, 我们利用sklearn.tree模块来进行树的构造, 结果报错 ValueError: could not convert string to float: '青绿' 它就不能处理非浮点型的数据, 我本人觉得比较扯. 那要咋办呢? 下面就介绍两种处理方.. 阅读详情

问题:pandas 导入 csv文件之后,有部分列是空的,列的类型为object格式,列中单元格存的是string格式

需求:把空的列(object)转化成浮点类型(float)

方法:

# 读取文件
data = pd.read_csv("./data/data.csv", encoding='utf-8')
 
# 前两列丢掉
data = data.ix[:, 2:]
 
# 找到列名,转化为列表
col = list(data.columns)
 
# 把所有列的类型都转化为数值型,出错的地方填入NaN,再把NaN的地方补0
data[col] = data[col].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)
# 至此,object的列(列中存储的是string类型)转成了float
 
# 最后一步,把所有列都转化成float类型,done!
data = pd.DataFrame(data, dtype='float')
别再被np.loadtxt()的ValueError坑了!手把手教你正确读取带逗号的CSV数据 本文详细解析了Python中使用np.loadtxt()读取CSV数据时常见的ValueError错误,并提供了多种解决方案。从指定分隔符到处理混合数据类型,再到对比pandas.read_csv()的优势,帮助开发者高效处理真实世界中的复杂数据。特别适合需要优化数据读取性能和处理非标准CSV格式的Python开发者。 阅读详情

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