df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float) df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否') ValueError: could not convert string to float: '$null$'

时间: 2023-09-17 19:12:57 浏览: 211
根据您提供的代码和报错信息,出现了一个错误:无法将字符串转换为浮点数。这是由于数据中存在一个字符串"$null$",无法转换为浮点数。 为了解决这个问题,您可以在转换之前先处理数据中的异常值或缺失值。您可以尝试使用以下代码: ```python df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan) # 将"$null$"替换为NaN df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float) # 将列转换为浮点数类型 df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否') ``` 这样,您可以先将"$null$"替换为NaN,然后再进行类型转换和条件判断,避免出现错误。 如果您还有其他问题或需要进一步帮助,请随时告诉我。
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df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float) if df1.loc[:,'无线接入成功率'] < 0.98: df1['低接入差小区'] = '是' else: df1['低接入差小区'] = '否' 以上代码运行时会报出ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().错误

这个错误是由于在 if 语句中尝试将一个 Series 对象作为条件进行比较时引起的。在 Pandas 中,使用 if 语句进行条件判断时,需要确保条件是一个标量值(单个值),而不是一个 Series 对象。 为了解决这个问题,你可以使用 `np.where()` 函数来根据条件创建新的列。`np.where()` 函数接受一个条件、一个满足条件时的值和一个不满足条件时的值,并返回一个新的 Series 对象。 以下是修复代码的示例: ```python df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan) # 将 '$null$' 替换为 NaN df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float) df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否') ``` 在上述代码中,我使用 `np.where()` 函数将条件 `df1['无线接入成功率'] < 0.98` 应用于整个 Series,根据条件为每个元素选择 '是' 或 '否'。 这样,你应该能够成功创建新的列 `低接入差小区`,并根据条件判断填充相应的值。 如果你还有其他问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我。

df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否') TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float'

根据您提供的错误信息,出现了一个错误:str 类型和 float 类型之间不支持 '<' 操作。 这个错误通常是由于数据中包含了字符串类型的值或者缺失值,导致无法进行比较操作。为了解决这个问题,您可以先处理数据中的异常值或缺失值,然后再进行比较操作。 您可以尝试使用以下代码: ```python df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan) # 将"$null$"替换为NaN df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float) # 将列转换为浮点数类型 df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否') ``` 这样,您可以先将"$null$"替换为NaN,然后再进行类型转换和条件判断,避免出现错误。 如果您还有其他问题或需要进一步帮助,请随时告诉我。
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import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

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