pandas 字段非数值判断

可以使用 pandas 的 dtype 属性来判断字段的数据类型，如果不是数值类型，可以使用 astype 方法将其转换为数值类型，或者使用 apply 方法对非数值进行处理。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3], 'C': ['1.1', '2.2', '3.3']})

# 判断字段数据类型
if df['A'].dtype != 'int' and df['A'].dtype != 'float':
    # 将非数值类型转换为数值类型
    df['A'] = df['A'].astype(float)

# 或者使用 apply 方法对非数值进行处理
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: float(x) if x.isdigit() else x)

print(df)

输出结果：

     A  B    C
0  0.0  1  1.1
1  1.0  2  2.2
2  2.0  3  3.3

相关问题

表⾥有⼀个数值字段，请判断是否存在异常值，如果存在则剔除

判断数值字段是否存在异常值，可以通过以下步骤实现：

1. 计算该字段的均值和标准差，得到一个范围（均值±标准差），该范围内的数据可以认为是正常值。

2. 遍历该字段的所有数据，将不在正常范围内的数据剔除。

以下是 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算均值和标准差
mean = df['num_field'].mean()
std = df['num_field'].std()

# 计算范围
low_limit = mean - std
high_limit = mean + std

# 剔除异常值
df = df[(df['num_field'] >= low_limit) & (df['num_field'] <= high_limit)]

在上述代码中，我们首先读取了表中的数据，然后计算出数值字段的均值和标准差，接着计算出正常范围（均值±标准差），最后遍历该字段的所有数据，将不在正常范围内的数据剔除。

需要注意的是，上述方法只是一种简单的判断方法，可能存在一定的误差。如果需要更精确的判断，请根据具体情况进行调整。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 装载数据集，打印前5行数据值 df = pd.read_csv('dataset/population.csv') print(df.head()) print("数据集维度：", df.shape) print("=" * 100) ################################################################################ # 任务1：获取数据集的概述信息 # 确认字段的类型，并获取初步的空值信息 ################################################################################ print('【任务1开始】', '=' * 100) # 将所有非数值字段的名称保存在text_columns集合中 text_columns = [] for column_name in df.columns: if df[column_name].dtype == 'object': text_columns.append(column_name) print('非数值类型的字段名称：', text_columns)

这段代码主要是装载一个名为"population.csv"的数据集，并对其进行初步的概述信息展示。

首先，使用`pd.read_csv`函数装载数据集，并使用`head`方法展示前5行数据。然后，使用`shape`属性展示数据集的维度信息。

接下来，代码开始任务1，即获取数据集的概述信息。首先，代码通过循环遍历数据集的所有字段，判断字段的数据类型是否为非数值类型（object类型）。如果是，则将该字段的名称保存在`text_columns`集合中。最后，代码展示了所有非数值类型字段的名称。

总之，这段代码主要是为了展示数据集的概述信息，包括数据集的维度和非数值类型字段的名称。