這次給大家?guī)韔bject格式怎樣無損轉(zhuǎn)換成float64格式，object格式無損轉(zhuǎn)換成float64格式的注意事項(xiàng)有哪些，下面就是實(shí)戰(zhàn)案例，一起來看一下。

在數(shù)據(jù)處理過程中

比如從CSV文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)data_df = pd.read_csv("names.csv")

在處理之前一定要查看數(shù)據(jù)的類型data_df.info()*RangeIndex: 891 entries, 0 to 890

Data columns (total 12 columns):

Name 891 non-null object

Sex 891 non-null object

Age 714 non-null float64

SibSp 891 non-null int64

Parch 891 non-null int64

Ticket 891 non-null object

Fare 891 non-null float64

Cabin 204 non-null object

Embarked 889 non-null object

dtypes: float64(2), int64(5), object(5)

memory usage: 83.6+ KB*

以上object , int64, 以及 float64 便是數(shù)據(jù)的類型。

如果我們需要對(duì)列數(shù)據(jù)進(jìn)行相互之間的運(yùn)算的吧，必須注意的一點(diǎn)是：

兩列的數(shù)據(jù)類型是否是相同的!!

如果一個(gè)object類型與int64的類型相加，便會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤

錯(cuò)誤提示可能如下：TypeError: ufunc 'add' not contain a loop with signature matching types dtype('

此時(shí)的object類型可能是‘12.3'這樣str格式的數(shù)字，如果要運(yùn)算必須進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換：

可采用如下方法(convert_objects)：dt_df = dt_df.convert_objects(convert_numeric=True)

親測(cè)有效。

再提醒一遍！得到數(shù)據(jù)一定要先查看數(shù)據(jù)類型！！！

相信看了本文案例你已經(jīng)掌握了方法，更多精彩請(qǐng)關(guān)注Gxl網(wǎng)其它相關(guān)文章！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python中object转为float_object格式怎样无损转换成float64格式的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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