jupyter notebook将每列字符串转化为数值的代码

以下是代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_data.csv') # 读取数据

def str_to_float(s):
    try:
        return float(s)
    except:
        return s

# 转化所有列的字符串为数值
for col in df.columns:
    df[col] = df[col].apply(str_to_float)

# 保存数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

请注意，这段代码仅适用于纯数字（浮点数/整数）和字符串混合的情况，如果您的数据有其他的类型（如日期、布尔值等），您需要针对相应的类型进行转换。

相关问题

jupyter Notebook将csv文件里的字符串转化为数值再进行乘除法计算的代码

以下是一个将CSV文件里的字符串转化为数值再进行乘除法计算的Jupyter Notebook代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 将字符串转化为数值
df['column1'] = pd.to_numeric(df['column1'])
df['column2'] = pd.to_numeric(df['column2'])

# 进行乘法和除法计算
df['result'] = df['column1'] * df['column2'] / 1000

# 显示结果
df.head()

请注意，以上代码仅供参考，具体实现方式可能因数据结构和计算需求而异。

文本变成数组在jupyternotebook里

在Jupyter Notebook中，文本转换成数组通常涉及到将字符串序列转化为数值型数据，比如字符数组、单词列表或句子组成的矩阵。以下是一些常见的步骤：

1. **字符串转换**：如果你有一个包含逗号分隔值（CSV）的文本，可以使用`pandas`库中的`read_csv()`函数将其读取为DataFrame，然后通过`.values`属性转为数组。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('your_text_file.csv')
array = data.values

2. **列表转换**：如果你的文本是一个简单的字符串列表，可以直接使用Python内置的列表推导式或`numpy`的`array`构造函数。

text_list = ['word1', 'word2', 'word3']
array = np.array(text_list)

3. **分词处理**：对于更复杂的文本，如一个个单词，可以使用`jieba`等分词工具切分，然后形成数组。

import jieba
words = [jieba.lcut(word) for word in text.split()]
array = np.array(words)