numpy将所有列都转化为float格式,如果不能转化为float格式就跳过该列保持数据不变。
时间: 2024-05-07 18:22:56 浏览: 14
可以使用`numpy`的`loadtxt`函数来实现该功能。该函数可以读取文本文件中的数据,可以指定数据类型和分隔符。
首先,需要指定分隔符为逗号,并将数据类型设置为`float`。如果某一列无法转换为`float`,则会自动填充为`nan`。
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('filename.csv', delimiter=',', dtype=float, skiprows=1, usecols=range(10))
```
其中,`filename.csv`是要读取的文件名,`skiprows=1`表示跳过第一行(通常是标题行),`usecols=range(10)`表示只选择前10列。
读取后的数据存储在名为`data`的`numpy`数组中。如果某一列无法转换为`float`,则该列中的所有元素都将被替换为`nan`,但其他列仍然会被正确读取。
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pandas将numpy.float转化为的百分比数据类型
在pandas中,可以使用 `pd.Series` 的 `map()` 方法将 `numpy.float` 类型的数据转换为百分比数据类型。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含numpy.float类型数据的Series
data = pd.Series([0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0], name='float_data')
# 使用map()方法将numpy.float类型数据转换为百分比数据类型,并设置精度为2位小数
percent_data = data.map(lambda x: '{:.2%}'.format(x))
print(type(percent_data))
print(percent_data)
```
输出结果如下:
```
<class 'pandas.core.series.Series'>
0 10.00%
1 25.00%
2 50.00%
3 75.00%
4 100.00%
Name: float_data, dtype: object
```
其中,`map()` 方法接受一个函数作为参数,该函数用于将每个元素从 `numpy.float` 类型转换为字符串类型。在上面的例子中,我们使用了一个 lambda 表达式来实现这个功能,并调用了 Python 字符串的 `format()` 方法来设置字符串的格式。最后,`map()` 方法返回一个新的 `Series` 对象,其中的元素类型为字符串。
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```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个numpy.float64类型的数组
arr = np.array([0.1, 0.2, 0.3], dtype=np.float64)
# 将数组转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
0
0 0.1
1 0.2
2 0.3
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个numpy.float64类型的数组`arr`,然后将其转化为DataFrame对象`df`。我们可以看到,DataFrame对象中每一列的数据类型都是float64。