values = ['100M', '40M', '20M', '5M', '80M', '200M'] numeric_values = [int(value.strip('M')) for value in values] df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('NULL', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(int) # 转换为整数 以上代码运行后会将下行带宽为100的数据变为0，怎么解决

如果运行以上代码后，将下行带宽为100的数据变为0，可能是由于以下原因：

1. 数据中含有其他不可见字符导致的匹配问题。
2. 数据中含有其他特殊字符导致的替换问题。

你可以尝试使用正则表达式来处理带有额外字符的情况，并进行替换。

以下是修改后的代码：

import re

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M')  # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符
df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('NULL', np.nan)  # 将 'NULL' 替换为 NaN

# 使用正则表达式匹配数字部分，并转换为整数
df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.extract(r'(\d+)').astype(float).fillna(0).astype(int)

在上述代码中，我们使用正则表达式 `r'(\d+)'` 来匹配字符串中的数字部分，然后将其转换为浮点数，并填充缺失值为0，最后转换为整数类型。

这样修改后，应该能够正确处理带有额外字符的情况，并将下行带宽转换为整数类型。

如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

相关问题

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '100M'

根据报错信息，看起来问题出现在尝试将字符串 `'100M'` 转换为整数时。这是因为字符串中包含了非数字字符 `'M'`。

要解决这个问题，你可以修改你的代码，先去除 `'M'` 字符再进行转换为整数。你可以使用字符串的 `strip()` 方法去除字符串两端的空格或其他指定字符，然后再使用 `int()` 函数将剩下的部分转换为整数。

以下是修复代码的示例：

values = ['100M', '40M', '20M', '5M', '80M', '200M']
numeric_values = [int(value.strip('M')) for value in values]

conditions = [
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[0]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 50),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[1]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 30),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[2]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 10),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[3]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 2.5),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[4]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 40),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[5]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 100)
]

choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是']

df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否')

这样，你就可以成功将带有 `'M'` 的字符串转换为整数了。如果你的数据还包含其他单位字符，你可以根据需要进行类似的处理。

如果你还有其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。

# 按照 category1 和 category2 分组，并统计个数 counts = data.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count') # 按照 category1 分组，统计总数 total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index() # 合并两个数据框，计算百分比 merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业') merged_counts merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y'] # 将结果进行透视，按照 category2 作为列，category1 作为行，percent 作为值 pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0) # 将结果转换为数据框格式 results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records()) results numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns.tolist() results[numeric_cols] = results[numeric_cols].apply(lambda x: x.map(lambda y: '{:.2f}%'.format(y * 100))) results将结果转变为以职业为索引的一个列表

您可以使用 `set_index()` 方法将数据框的索引设置为职业，然后使用 `reset_index()` 方法将职业从索引中移回到列中。这将创建一个新的数据框，其中职业是索引，而睡眠障碍是列。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'职业': ['医生', '医生', '护士', '护士', '护士', '教师', '教师', '教师', '律师', '律师'],
        '睡眠障碍': ['无', '有', '无', '有', '无', '无', '有', '有', '无', '有']}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组和计数
counts = df.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count')

# 计算总数和百分比
total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index()
merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业')
merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y']

# 透视表格
pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0)

# 转换为数据框
results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records())

# 将职业设为索引
results = results.set_index('职业')

# 格式化百分比
numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float']).columns.tolist()
results[numeric_cols] = results[numeric_cols].applymap(lambda x: '{:.2f}%'.format(x * 100))

# 打印结果
print(results)

这将输出以下结果：

       无     有
职业            
医生  50.00%  50.00%
护士  50.00%  50.00%
律师  100.00%  0.00%
教师  33.33%  66.67%

在这个例子中，我们首先按照职业和睡眠障碍分组，并计算每组的数量。然后计算每个职业的总数和每个组占总数的百分比。接下来，我们将结果透视为一个数据框，其中职业是索引，睡眠障碍是列。最后，我们将百分比格式化为字符串，并将职业设置为索引。