dc=pd.read_csv("./amazon.csv",usecols=[6,13]) keyword = dc[da['product_name'].str.contains('usb')]怎样将keyword中的第0列字符串类型的数字中小于3.5的行提取出来

如果第 0 列是字符串类型的数字，你需要先将其转换成浮点型（或整型），然后再进行比较。可以使用 Pandas 库的 `astype()` 方法将字符串类型转换为浮点型，然后再进行比较。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
dc = pd.read_csv("./amazon.csv", usecols=[6, 13])

# 筛选出 product_name 中包含 "usb" 字符串的行
keyword = dc[dc['product_name'].str.contains('usb')]

# 将第 0 列转换为浮点型，然后筛选出小于 3.5 的行
result = keyword[keyword.iloc[:, 0].astype(float) < 3.5]

# 打印结果
print(result)

其中，`astype(float)` 将第 0 列转换为浮点型。这段代码会输出第 0 列字符串类型的数字中小于 3.5 的行。

相关问题

df = pd.read_csv('photovoltaic_data.csv', usecols=['DATE', 'DC_POWER']) df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) df.set_index('DATE', inplace=True)

这段代码的作用是读取名为`photovoltaic_data.csv`的CSV文件，该文件包含了两列数据：`DATE`和`DC_POWER`，并将`DATE`列的数据转换为时间格式，然后将其设置为数据框的索引。

具体的解释如下：

首先，使用`pd.read_csv`函数从CSV文件中读取数据，并且只读取`DATE`和`DC_POWER`两列数据，其他列将被忽略。读取后的数据将被存储在名为`df`的数据框中。

df = pd.read_csv('photovoltaic_data.csv', usecols=['DATE', 'DC_POWER'])

接下来，使用`pd.to_datetime`函数将`DATE`列的数据转换为时间格式，并将其返回到`df['DATE']`列中。

df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])

最后，使用`set_index`函数将`df['DATE']`列设置为数据框的索引。

df.set_index('DATE', inplace=True)

这段代码的目的是为了方便后续对时间序列数据的处理和分析，将时间作为数据框的索引可以使得操作更加方便和高效。

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_csv('https://media-zip1.baydn.com/storage_media_zip/srfeae/dc3fa2c70032c4f4dfd7d878d79eb4da.41767dfc9dd1646b2a9f71527db2125f.csv') df['评分'] = df['评分'].str.replace('分','').astype('float') df['评分'].fillna(df['评分'].mean().round(1),inpalce = True) print(df.info()) print('====================================') print(df.describe()) df.to_csv('豆瓣图书Top250修正.csv')代码纠错

在代码中，将 `inpalce` 写成了 `inplace`，所以会报错。正确的代码如下：

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_csv('https://media-zip1.baydn.com/storage_media_zip/srfeae/dc3fa2c70032c4f4dfd7d878d79eb4da.41767dfc9dd1646b2a9f71527db2125f.csv')
df['评分'] = df['评分'].str.replace('分','').astype('float')
df['评分'].fillna(df['评分'].mean().round(1), inplace=True)
print(df.info())
print('====================================')
print(df.describe())
df.to_csv('豆瓣图书Top250修正.csv')

希望能帮到您！