python - 研究 Pandas DataFrame 中的不同数据类型

Question

我有 4 个文件想用 Python/Pandas 读取，这些文件是: https://github.com/kelsey9649/CS8370Group/tree/master/TaFengDataSet我删除了所有 4 个文件中的第一行(中文列标题)。但除此之外，这 4 个文件应该具有相同的格式。

现在我想读取它们并合并到一个大的 DataFrame 中。我尝试过使用

pars = {'sep':          ';',
            'header':       None,
            'names':        ['date','customer_id','age','area','prod_class','prod_id','amount','asset','price'], 
            'parse_dates':  [0]}

df = pd.DataFrame()
for i in ('01', '02', '12', '11'):
    df = df.append(pd.read_csv(cfg.abspath+'D'+i,**pars))

但是:文件 D11 为我提供了不同的单列格式，因此无法正确合并。该文件包含超过 200k 行，因此我无法轻松查找该文件中的问题，但如上所述，我假设它具有相同的格式，但显然格式存在一些细微差别。

现在调查问题的最简单方法是什么？显然，我无法检查该文件中的每一行...

当我读取3个工作文件并将它们合并时；并独立读取D11，该行

A = pd.read_csv(cfg.abspath+'D11',**pars)

仍然给我以下警告:

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py:1130: DtypeWarning: Columns (
1,4,5,6,7,8) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=
False.
  data = self._reader.read(nrows)

在pandas中使用方法.info()(对于A和df)会产生:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 594119 entries, 0 to 178215
Data columns (total 9 columns):
date           594119 non-null datetime64[ns]
customer_id    594119 non-null int64
age            594119 non-null object
area           594119 non-null object
prod_class     594119 non-null int64
prod_id        594119 non-null int64
amount         594119 non-null int64
asset          594119 non-null int64
price          594119 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), int64(6), object(2)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 223623 entries, 0 to 223622
Data columns (total 9 columns):
date           223623 non-null object
customer_id    223623 non-null object
age            223623 non-null object
area           223623 non-null object
prod_class     223623 non-null object
prod_id        223623 non-null object
amount         223623 non-null object
asset          223623 non-null object
price          223623 non-null object

即使我在导入时使用 dtype-option，我仍然会害怕错误/糟糕的结果，因为导入时可能会发生一些错误的数据类型转换!？

如何克服和解决这个问题？非常感谢

Answer 1

每当你遇到一个太无聊而无法手动完成的问题时，解决方案就是编写一个程序:

for col in ('age', 'area'):
    for i, val in enumerate(A[col]):
        try:
            int(val)
        except:
            print('Line {}: {} = {}'.format(i, col, val))

这将显示文件中 age 和 area 列中具有非整数值的所有行。这是调试问题的第一步。一旦知道有问题的值是什么，您就可以更好地决定如何处理它们——也许通过预处理(清理)数据文件，或者使用一些 pandas 代码来选择和修复有问题的值。