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我使用pandas，我有一个有数字的列，但是当我检查数据类型时，我得到的列是一个对象。我认为该列中的一行实际上是一个字符串。我怎样才能知道哪一行是字符串呢？如果我有数千行，我可以在pandas中使用什么来查找哪一行包含字符串而不是数字？在本例中，我使用了字母O，但它可以是任何字母，真的。
浏览 0提问于2018-05-26得票数 0
我正在尝试使用pandas函数read_sas从SAS的.sas7bdat格式读取数据：df = pd.read_sas('D:/input/houses.sas7bdat', format = 'sas7bdat')我在df dataframe中有两种数据类型-- float64和object。我对float64数据类型完全满意，所以我可以自由地将其转换为整数、字符串等。“正常”对象数据类型
浏览 0提问于2016-08-13得票数 18
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pd.DataFrame’、'np.ndarray‘、’nested‘、'numpy3D’、'pd_multiindex_hier‘、'df-list’、‘pd_multiindex_hier’，然后我检查了导入的.csv文件的数据类型并得到了"pandas.core.Frame.DataFrame"，这是我以前从未见过的数据类型，显然与sktime兼容的pd.DataFrame不同。pandas.core.Frame.DataFrame和pd.
浏览 14提问于2022-12-03得票数 1
我们如何使用pandas来检查是否有列是日期时间数据类型列，然后只将该列转换为日期格式字符串(yyyy-mm-dd)数据类型列。请帮我解决这个问题。
浏览 1提问于2019-01-18得票数 4
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运行python2.7我想在我的dataframe“test”中将空字符串'‘替换为None： test = pd.DataFrame(randn(3,2)) test.replace('', None)无法在DataFrame上将'‘替换为方法垫。问题2：test = pd.DataFrame(randn(3
浏览 0提问于2018-06-30得票数 3
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我尝试在pandas中使用left merge在公共列上将两个数据帧组合在一起，只有当我这样做时，我合并的数据不会继续，而是提供NaN值。
浏览 18提问于2020-11-06得票数 0
(data_path, encoding='utf7', dtype=float)然后我得到了错误“不能安全地转换传递的使用float64的数据类型作为对象数据类型的数据_first_chunk:
pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.p
浏览 63提问于2020-02-22得票数 0
我试图通过只考虑某个子集来使用Pandas.drop_duplicates()，但得到了错误的KeyError: Index(['days'], dtype='object') 索引如下：id, event_descriptiondays_supply', 'days_equivalent']) 11 print(df)
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas
浏览 59提问于2019-09-25得票数 1
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我得到了一个Pandas和一个包含datetime64[ns]数据类型的称为过期的列。df.['expiration'][0]给了Timestamp('2010-12-31 00:00:00')。我尝试了pandas.tseries.offsets.DateOffset(days=1)，但这使错误不能在日期时间/时间增量操作[<DateOffset: kwds={'days': 1}>]中使用非绝对所以我试着df
浏览 2提问于2014-12-08得票数 1
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我相信to_hdf(...)会推断列的数据类型，有时会出错。我想知道怎样才是正确的方法来处理这个问题。import pandas as pddf = pd.DataFrame({"a": np.random.randint(1e7, 1e8仅用数字填充列将导致数据类型int32并无问题地存储。将一个元素设置为abc将数据更改为对象，但似乎to_hdf内部推断另一种数据类型并引发错误：TypeError: object o
浏览 1提问于2020-09-16得票数 0
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假设我们有一个pandas序列，它包含如下数据类型的混合(string、int和datetime)import pandas as pd
>> diff_series = pd.Series(['1',&
浏览 17提问于2016-07-21得票数 2
使用我使用Pandas read_csv()导入的一个小型csv数据集，其中一些丢失的值以Numpy NaN类型出现，而一些缺失的日期时间则以Numpy NaT类型出现。这些列的实际数据类型不是这些类型，但是Pandas不知道--它认为它们就是这些类型。要测试这两种情况，最好的方法似乎实际上是使用Pandas的isnull()函数--我的问题是，为什么Numpy没有内置这个功能？我是遗漏了什么，还是使用Pandas测试Numpy类型是最好的方法？更多一些背景：
我收到了这个类型警告-- Module is
浏览 4提问于2022-03-21得票数 0
当我用pandas.read_csv打开它时，它总是给我unicode。有没有办法将数据帧转换为非unicode或将其转换为字符串(并保持浮点型单元格为浮点型)？我还尝试用astype(str)更改该列的数据类型，但也不起作用。
浏览 11提问于2019-02-08得票数 0
1回答
我有一个数据框，看起来像这样：
我将其导出到excel中，以便更容易地查看。但基本上，我试图按SeqNo asc对其进行排序，但它不能正确计数。所以不是0，0，0，1，1，1，1，1，2，2，2，2，2，0，0，1，1，0，0，0，1，1，1，10，10，10，10，10，10，如果可能，请帮助我们。这是我必须对其进行排序的代码。我尝试了许多其他方法，但它就是不能正确排序。
浏览 1提问于2021-03-28得票数 0
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我使用下面的代码将我的pandas转换成sql，但是我得到了以下错误，尽管对于这个特定的列，我的数据类型是float64。 我尝试将我的dtype转换为str，但这不起作用。import sqlite3 db = conn = sqlite3.connect(‘example.db’)
#convert但是，当我检查df中的参数1214，即列1214时。此列具有float64数据类型。我不知道如何解决这个问题。
浏览 24提问于2019-10-18得票数 0
我有一个pandas dataframe，其中一列是数据类型对象。此列中存在一个空元素，因此我尝试使用df['colname'].isnull().sum()检查此列中是否有其他空元素，但它给出了0。如何将上面的值(空)替换为某个任意值(数字)，以便将此列转换为float数据类型的列，以便进一步计算。
浏览 6提问于2018-08-31得票数 1
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然而，当使用pandas时，只有4个(看似随机的)列被合并。你知道为什么剩下的列没有进入相关矩阵吗？
浏览 15提问于2020-04-06得票数 0
其日期列如下所示：0 22/04/732 22/04/734 08/05/50df['Birth Date']=pandas.to_datetime(df['Birth Date']
浏览 1提问于2017-12-18得票数 3
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我有一个pandas dataframe，它有一个包含字符串值和布尔值的列。由于这种差异，列的数据类型推断为“object”。有谁知道我怎样才能防止这种情况发生？我可以接受布尔值变成字符串，但是Nan？
浏览 1提问于2017-08-29得票数 1
我知道pandas引入了许多不同的基于numpy数组的新对象(如索引和numpy数组)，但这些存在于pandas中的“对象”与我正在学习的np.bool、int、float、datetime64等pandas数据类型有什么不同？如果像pandas index这样的对象是乐高积木，允许我们在pandas中做事情，那么这些数据类型是什么？数据类型也是pandas对象吗？
浏览 1提问于2019-12-26得票数 0
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