df_data.loc[:, ['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']] = df_data.loc[:,['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']].apply(pd.to_numeric)

这段代码是将DataFrame中的某几列转换为数值类型。具体来说，`df_data.loc[:, ['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']]`选择了DataFrame中的'现价'、'剩余年限'、'转股价值'和'剩余规模'这几列数据，然后使用`pd.to_numeric`函数将这几列数据转换为数值类型。

df_data.loc[:, ['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']] = df_data.loc[:,['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']].apply(pd.to_numeric)

相关问题

import pandas as pd from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit df = pd.read_csv('horse_race_data.csv') gss = GroupShuffleSplit(test_size=.40, n_splits=1, \ random_state=7).split(df, groups=df['id']) # 生成训练集和验证集的索引 X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train = train_data.loc[:, ~train_data.columns.isin(['id','rank'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] test_data= df.iloc[X_test_inds] X_test = test_data.loc[:, ~test_data.columns.isin(['rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])]

这段代码是使用pandas和sklearn库来处理horse_race_data.csv文件中的数据，并将其划分为训练集和验证集。首先，使用pandas读取csv文件并存储为DataFrame对象df。然后，使用GroupShuffleSplit函数将数据集按照指定的组进行划分，其中test_size参数设置为0.40，表示将40%的数据划分为验证集，n_splits参数设置为1，表示只进行一次划分，random_state参数设置为7，用于生成随机数种子以确保可重复性。接下来，通过调用next函数获取生成的划分索引，将索引分别应用于训练集和验证集，并将特征和标签分开存储。最后，将训练集和验证集的特征和标签分别存储在X_train、y_train、X_test和y_test变量中。

import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中：效果为：可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作

好的，我会将你提供的代码整合到一个函数中，并添加选择功能。以下是整合后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

def open_data_def():
    data_df = pd.read_csv("transactions.csv", encoding="gbk")
    data_df.columns = ["客户号", "银行卡号", "刷卡金额", "刷卡时间", "卡类型"]
    if data_df.duplicated().sum():
        use_df = data_df.drop_duplicates()
    return use_df

def add_time():
    use_df = open_data_def()
    use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"])
    use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year
    use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month
    use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.day
    use_df["时"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.hour
    return use_df

def customer_or_time_statistics(option):
    use_df = add_time()
    
    if option == "客户号":
        # 按客户号统计的代码
        customer_statistics_result = use_df.groupby("客户号").agg({"刷卡金额": np.sum})
        return customer_statistics_result
    elif option == "时间":
        # 按时间统计的代码
        time_statistics_result = use_df.groupby(["年", "月"]).agg({"刷卡金额": np.sum})
        return time_statistics_result
    else:
        return "无效选项，请输入'客户号'或'时间'。"

# 通过输入选择相应的函数进行操作
option = input("请输入选项（客户号/时间）：")
result = customer_or_time_statistics(option)
print(result)

在上面的代码中，`customer_or_time_statistics` 函数接受一个选项参数 `option`，根据用户输入的选项，函数将执行相应的统计代码并返回结果。请注意，代码中使用了 `input` 函数来获取用户的选项输入。你可以根据实际情况进行调整和修改。

这样，你就可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应的函数进行操作了。