df['area']=df['area'].str[:-3].astype(float)是什么意思
时间: 2023-10-08 20:13:25 浏览: 32
这段代码是针对 Pandas DataFrame 中的 `area` 列进行操作的。假设 `area` 列的数据类型为字符串类型(如 "123.45 m²"),那么 `df['area'].str[:-3]` 表示选取 `area` 列中每个字符串的前缀,直到倒数第三个字符为止,即去掉字符串末尾的 " m²"(假设每个字符串都以 " m²" 结尾)。接下来,`.astype(float)` 表示将处理后的结果转换为浮点数类型,并将其赋值给新的列 `area`。因此,这段代码的作用是将 `area` 列中每个字符串类型的面积值(如 "123.45 m²")转换为浮点数类型的数值(如 123.45)。
相关问题
df[col] = df[col].str.extract(pattern).astype(float)[0]这个什么意思
这行代码的作用是从指定的列中提取符合正则表达式模式的部分,并将其转换为浮点数。
让我们逐步解释这段代码:
1. `df[col]`:这部分表示选择 DataFrame 中的特定列,其中 `col` 是你想要处理的列的名称。
2. `str.extract(pattern)`:这部分使用正则表达式模式 `pattern` 来提取符合模式的部分。`str.extract()` 方法将返回一个包含提取结果的 DataFrame。
3. `.astype(float)`:这部分将提取的结果转换为浮点数类型。`astype()` 方法用于修改数据类型,这里将提取的结果转换为浮点数类型。
4. `[0]`:这部分选择提取结果 DataFrame 中的第一列,并将其赋值给原始的 DataFrame 中的指定列。这是因为 `str.extract()` 方法返回的是一个 DataFrame,而我们只需要提取结果的第一列。
综上所述,该行代码实际上是将指定列中符合正则表达式模式 `pattern` 的部分提取出来,并将其转换为浮点数类型,然后将提取结果赋值给原始 DataFrame 中的指定列。
希望这次解释对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
> str(predall_df) 'data.frame': 显示 9 obs. of 3 variables: $ pred_elec :List of 9 ..$ lower : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -836 -440 -361 -318 -519 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%" ..$ upper : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -143 399 480 528 334 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
根据你提供的`str(predall_df)`输出结果,可以看出`predall_df`是一个数据框(data frame)类型的对象,其中包含了3个变量(pred_elec、pred_Power和pred_income)以及9个观测值。但是,每个变量的类型似乎不是数值型,而是列表型(List)。
根据你提供的信息,猜测可能是在进行预测时,使用了某些函数或工具,导致输出的预测结果格式不符合预期。建议你检查一下预测的代码,确保输出的结果是一个数值型的矢量或矩阵,而非列表型的数据结构。
如果你确定预测结果中包含了多个列表型变量,可以使用`unlist()`函数将列表型变量转换为数值型变量,例如:
```
predall_df$pred_elec <- unlist(predall_df$pred_elec)
predall_df$pred_Power <- unlist(predall_df$pred_Power)
predall_df$pred_income <- unlist(predall_df$pred_income)
```
这样,就可以将`predall_df`中的列表型变量转换为数值型变量了。然后,你可以再次尝试使用`diffinv()`函数进行差分还原操作,例如:
```
pred_diff2 <- diffinv(diffinv(predall_df, differences = 1, lag = 12), differences = 2)
```
这样,就可以得到差分还原后的序列`pred_diff2`了。需要注意的是,在进行差分还原操作时,需要确保数据的格式和类型正确,否则可能会导致错误。