我花了很长时间将pandas中数据集中的一列从“object”更改为“int64”。我的数据帧名为bsblandings。你知道吗
我的bsblandings.info文件()输出如下所示:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 810 entries, 0 to 809
Data columns (total 9 columns):
Year 810 non-null int64
Coast 810 non-null object
Subregion 810 non-null object
State 810 non-null object
Common Name 810 non-null object
Pounds 810 non-null object
Live Pounds 810 non-null object
Dollars 810 non-null object
% Display 810 non-null object
dtypes: int64(1), object(8)
memory usage: 57.0+ KB
我需要使用“磅”列,我成功地将所有非int64值从“*”更改为“0”。我也试过用numpy和NaN。你知道吗
我用过:
bsblandings = bsblandings.replace('*', ' ')
这并没有将数据类型从“object”更改为“int64”(尽管所有“*”实际上都被“0”替换)。你知道吗
然后,我尝试使用以下方法对磅列进行排序:
bsblandings.sort_values("Pounds")
我真正需要的是将磅列从最小到最大(或从最大到最小)排序。当我尝试使用.sort\值进行此操作时,它没有正确地对列进行排序。相反,我得到了一个输出订单103800,10400,104400,10600:
90 1951 US Atlantic Coast North Atlantic MASSACHUSETTS BASS, BLACK SEA 103800 103800 100%
223 1964 US Atlantic Coast North Atlantic MASSACHUSETTS BASS, BLACK SEA 10400 10400 1687 100%
380 1977 US Atlantic Coast North Atlantic MASSACHUSETTS BASS, BLACK SEA 104400 104400 67172 100%
269 1965 US Atlantic Coast North Atlantic MASSACHUSETTS BASS, BLACK SEA 10600 10600 1379 100%
我是个笨蛋,我找了又找,但我总是碰壁。任何帮助都将不胜感激。你知道吗
这不是错误:排序是正确的。您的
Pounds
列是字符串格式的,因此这就是应用的排序。字符串是按排序顺序排序的,而不是明显的数值。因此,以“103”开头的任何值都小于以“104”开头的任何值。你知道吗如果需要数字排序,请将列转换为
int
,或者指定一个排序键,该键在执行时强制转换为int
。你知道吗这就搞定了!你知道吗
bBlandings[“磅”]=pd.to\数字(bBlandings[“磅”])
谢谢!你知道吗
相关问题 更多 >
编程相关推荐