Pandas 处理 `csv` 数据类型问题

最新推荐文章于 2024-06-14 20:57:01 发布
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#python #数据挖掘

本文介绍了在Pandas中处理CSV数据时遇到的类型问题，包括数值精度丢失和字符串消失，通过提供修改前后的代码示例，展示了问题所在，并提出了解决方案，即使用converters参数来指定字段的数据类型。

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Pandas 处理 csv 数据类型问题

在大数据开发和测试的场景中我们需要将数据在不同的格式之间进行转换，笔者在转换的时候遇到了两个问题，通过摸索找到了解决方法，遂分享给大家。

数据准备

  • 待处理的源 CSV 文件 test.csv

  • 目标 plain_text 文件 test.txt

原始文件内容如下：

原始 CSV

修改前的代码

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")
df.to_csv("test.txt"
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pandas教程：pandas读取csv文件并指定字段数据类型
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参数来指定每个列的数据类型。这个参数接受一个字典类型的值，其中键是列名，值是数据类型。如果无法进行转换，则会引发一个异常。参数来控制异常的处理方式。当数据与指定的数据类型不匹配时，无法实现解析会报错。列的数据类型为字符串，列的数据类型为浮点数。会在不匹配时引发异常，会将无法转换的值转换为。参数传递，时间类型通过。文件时，我们可以使用。在此示例中，我们指定。列的数据类型为整数，类型的时间数据添加到。
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利用Pandas处理CSV文件并计算其中位数是一个非常常见的数据分析任务。以下是详细的步骤： 1. **加载数据**：首先需要将CSV文件读取到Pandas DataFrame中。 ```python import pandas as pd # 加载CSV文件 df = pd.read_csv('your_file.csv') ``` 2. **检查数据**：了解DataFrame结构，确认是否有数值列以及是否含有缺失值等。 ```python print(df.info()) print(df.describe()) ``` 3. **计算中位数**： - 对于单列或多列直接求中位数可以使用`median()`函数。 ```python median_value_single_column = df['column_name'].median() # 如果对整个表格的所有数值型列都求中位数 medians_all_columns = df.median(numeric_only=True) ``` 4. **处理异常情况**：如果存在非数字类型的列，则需先筛选出仅包含数值的数据；如果有空缺值(`NaN`)可以选择忽略、填充或删除这些记录后再进行统计。 例如完整示例代码如下所示： ```python import pandas as pd # 导入csv文件 df = pd.read_csv("example.csv") # 计算某一特定字段的中位数 print(f"指定字段 'Age' 的中位数:{df['Age'].dropna().median()}") # 或者同时查看所有适合做数学运算的字段各自的中位数 all_medians=df.select_dtypes(include=[float,int]).median() print(all_medians) ``` 以上就是通过 Pandas 实现 CSV 数据集中位数的基本操作流程！
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