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在Pandas中删除NaN的问题
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<p>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</p> <p>我的bsblandings.info文件()输出如下所示:</p> <pre><code><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 </code></pre> <p>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</p> <p>我用过:</p> <pre><code>bsblandings = bsblandings.replace('*', ' ') </code></pre> <p>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</p> <p>然后,我尝试使用以下方法对磅列进行排序:</p> <pre><code>bsblandings.sort_values("Pounds") </code></pre> <p>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:</p> <pre><code>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% </code></pre> <p>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</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这就搞定了!你知道吗</p> <p>bBlandings[“磅”]=pd.to\数字(bBlandings[“磅”])</p> <p>谢谢!你知道吗</p>
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