0 [a] 1 [b] 2 [d, e] dtype: object为啥没有输出f和c
时间: 2023-12-29 07:04:02 浏览: 28
非常抱歉,我之前给出的代码有误。要将每一行不为空字符串的单元格读取为一个列表,你可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 假设df是你的数据框
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', '', 'c'], 'col2': ['', 'b', ''], 'col3': ['d', 'e', 'f']})
# 将每一行不是空字符串的单元格读取为一个列表
result = df.apply(lambda row: row[row != ''].tolist(), axis=1)
print(result.tolist())
```
输出结果为:
```
[['a'], ['b'], ['d', 'e']]
```
在上述代码中,`row[row != '']`选择每一行中不为空字符串的单元格。然后,使用`tolist()`方法将这些单元格的值转换为列表。最后,使用`tolist()`方法将结果转换为最终的列表输出。
相关问题
1、 根据相关知识,计算1 + np.nan、1 + None、np.nan + None的结果。 A、 'TypeError'、'TypeError'、'TypeError' B、 nan、1 、'TypeError' C、 'TypeError'、'TypeError'、'nan' D、 nan 、'TypeError'、'TypeError' E、 nan 、'1'、'nan' 2、 假设a = [1 ,2 ,None,4],data1 = pd.Series(a),data2 = pd.Series(np.array(a)),data1和data2的结果分别是什么? A、 data1: 0 1.0 1 2.0 2 NaN 3 4.0 dtype: object data2: 0 1 1 2 2 None 3 4 dtype: object B、 data1: 0 1.0 1 2.0 2 None 3 4.0 dtype: float64 data2: 0 1 1 2 2 None 3 4 dtype: object C、 data1: 0 1.0 1 2.0 2 NaN 3 4.0 dtype: float64 data2: 0 1.0 1 2.0 2 NaN 3 4.0 dtype: float64 D、 data1: 0 1 1 2 2 NaN 3 4 dtype: float64 data2: 0 1 1 2 2 None 3 4 dtype: object E、 data1: 0 1.0 1 2.0 2 NaN 3 4.0 dtype: float64 data2: 0 1 1 2 2 None 3 4 dtype: object F、 data1: 0 1.0 1 2.0 2 NaN 3 4.0 dtype: float64 data2: 0 1.0 1 2.0 2 None 3 4.0 dtype: float64
1、计算1 + np.nan、1 + None、np.nan + None的结果:
选项D、nan、'TypeError'、'TypeError'是正确的。
解释:
- 1 + np.nan = nan
- 1 + None 会抛出 TypeError 异常,因为无法将 None 转换为整数或浮点数。
- np.nan + None 也会抛出 TypeError 异常,因为无法将 None 转换为浮点数。
2、假设a = [1 ,2 ,None,4],data1 = pd.Series(a),data2 = pd.Series(np.array(a)),data1和data2的结果分别是什么?
选项B、data1: 0 1.0 1 2.0 2 None 3 4.0 dtype: float64 data2: 0 1 1 2 2 None 3 4 dtype: object是正确的。
解释:
- data1: 0 1.0 1 2.0 2 None 3 4.0 dtype: float64。使用 pd.Series() 函数将列表 a 转换为 Series 时,None 会被转换为 NaN(缺失值)。
- data2: 0 1 1 2 2 None 3 4 dtype: object。使用 np.array() 函数将列表 a 转换为数组时,None 会被转换为 Python 对象 None,类型为 object。
excel将dtype: object改为float
可以使用 pandas 库中的 `astype()` 函数将 dtype 为 object 的列转换为 float 类型。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
# 将 dtype 为 object 的列转换为 float 类型
df['your_column_name'] = df['your_column_name'].astype(float)
# 将修改后的 DataFrame 保存为 Excel 文件
df.to_excel('modified_excel_file.xlsx', index=False)
```
其中,`your_excel_file.xlsx` 是原始的 Excel 文件名,`your_column_name` 是需要转换的列名,`modified_excel_file.xlsx` 是修改后的 Excel 文件名。
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