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我是数据科学的新手,目前我正在进一步探索。我有超过 600,000 列的数据集,我目前正在清理并检查它是否存在不一致或异常值。我遇到了一个我不确定如何解决的问题。我有一些解决方案,但我不确定如何用 Pandas 来解决。
我已经将某些列的数据类型从 object 转换为 int。我没有收到任何错误,并检查了它是否在 int 中。我检查了一列的值以检查事实数据。这涉及年龄,我收到一条错误消息,说我的专栏有一个字符串。所以我用这个方法检查了一下:
print('如果数字列中有字符串',np.any([isinstance(val, str) for val in homicide_df['Perpetrator Age']])
现在,我想打印所有索引及其值,并仅在具有字符串数据类型的这一列上键入。
目前我想出了这个工作正常的解决方案:
def check_type(homicide_df):
for age in homicide_df['Perpetrator Age']:
if type(age) is str:
print(age, type(age))
check_type(homicide_df)
以下是我的一些问题:
如果有任何帮助,我将不胜感激。非常感谢
最佳答案
您可以使用 iteritems
:
def check_type(homicide_df):
for i, age in homicide_df['Perpetrator Age'].iteritems():
if type(age) is str:
print(i, age, type(age))
homicide_df = pd.DataFrame({'Perpetrator Age':[10, '15', 'aa']})
print (homicide_df)
Perpetrator Age
0 10
1 15
2 aa
def check_type(homicide_df):
for i, age in homicide_df['Perpetrator Age'].iteritems():
if type(age) is str:
print(i, age, type(age))
check_type(homicide_df)
1 15 <class 'str'>
2 aa <class 'str'>
如果值是混合的——数字和非数字,最好检查:
def check_type(homicide_df):
return homicide_df.loc[homicide_df['Perpetrator Age'].apply(type)==str,'Perpetrator Age']
print (check_type(homicide_df))
1 15
2 aa
Name: Perpetrator Age, dtype: object
如果所有值都是数字,但所有 type
都是 str
:
print ((homicide_df['Perpetrator Age'].apply(type)==str).all())
True
homicide_df = pd.DataFrame({'Perpetrator Age':['10', '15']})
homicide_df['Perpetrator Age'] = homicide_df['Perpetrator Age'].astype(int)
print (homicide_df)
Perpetrator Age
0 10
1 15
print (homicide_df['Perpetrator Age'].dtypes)
int32
但是如果一些带有字符串的数字:
使用 to_numeric
转换为 int
的解决方案将非数值替换为 NaN
。然后有必要将 NaN
替换为一些数字,如 0
并最后转换为 int
:
homicide_df = pd.DataFrame({'Perpetrator Age':[10, '15', 'aa']})
homicide_df['Perpetrator Age']=pd.to_numeric(homicide_df['Perpetrator Age'], errors='coerce')
print (homicide_df)
Perpetrator Age
0 10.0
1 15.0
2 NaN
homicide_df['Perpetrator Age'] = homicide_df['Perpetrator Age'].fillna(0).astype(int)
print (homicide_df)
Perpetrator Age
0 10
1 15
2 0
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