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python - 如何在 pandas dataframe 的 `convert_objects` 中设置异常

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 00:17:13 26 4
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这是我的数据集的dtypesdf.dtypes

customer_id                              int64
device_id object
...
email object
email_counts object
...
white_collar_count object
dtype: object

我正在将所有内容转换为数字df = df.convert_objects(convert_numeric=True)然后 df.dtypes

customer_id                              int64
device_id float64
...
email float64
email_counts float64
...
white_collar_count float64
dtype: object

我想在 e-maildevice_id 上做异常(exception),所以 df.dtypes

customer_id                              int64
device_id object
...
email object
email_counts float64
...
white_collar_count float64
dtype: object

最佳答案

使用difference用于过滤掉列表中的列:

feature_exist = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,2,3],
'D':[1,3,5,7,1,0],
'email':[5,3,6,9,2,4],
'F':list('aaabbb')}).astype(str)

print (feature_exist)
A B C D email F
0 a 4 7 1 5 a
1 b 5 8 3 3 a
2 c 4 9 5 6 a
3 d 5 4 7 9 b
4 e 5 2 1 2 b
5 f 4 3 0 4 b

cols = feature_exist.columns.difference(['email'])
feature_exist[cols] = feature_exist[cols].convert_objects(convert_numeric=True)

print (feature_exist.dtypes)
A object
B int64
C int64
D int64
email object
F object
dtype: object

关于python - 如何在 pandas dataframe 的 `convert_objects` 中设置异常,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50464684/

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