打印的值为0 2万+ 1 50万+ 2 20万+ 3 5万+ 4 20万+ Name: comment, dtype: object
时间: 2024-01-22 16:03:17 浏览: 32
根据你提供的输出结果,`comment` 列中包含了一些带有 `+` 符号的字符串,这可能是导致数据处理出现问题的原因之一。在处理数据时,需要将这些符号去掉,并将字符串转换为相应的数字格式。
你可以尝试修改一下 `comment_p` 函数,将 `+` 符号和 `万` 字符去掉,并将字符串转换为浮点数或整数格式,例如:
```
def comment_p(x):
x = x.replace('+','').replace('万','')
if x.isdigit():
return int(x)
else:
return None
```
这个函数首先去掉字符串中的 `+` 和 `万` 符号,然后判断是否为数字。如果是数字,则将其转换为整数格式并返回;否则返回 `None`。这样处理后,就可以将 `comment` 列中的字符串转换为整数格式,并且可以避免出现 `NaN` 或 `<NA>` 的情况。
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代码1 column_name df['comment'] 0 2万+ 1 50万+ 2 20万+ 3 5万+ 4 20万+ ... 1117 5000+ 1118 45 1119 500+ 1120 1万+ 1121 10万+ Name: comment, Length: 1087, dtype: object
根据您提供的代码和输出结果,可以看出 `df['comment']` 是一个包含了 `1087` 行数据的 pandas Series 对象。每一行的数据类型是 `object`,也就是 Python 中的字符串类型。这个 Series 对象的索引是从 `0` 到 `1086` 的整数,表示每一行数据的编号。
您可以使用 `print(df['comment'].values)` 查看该列数据的值,或者通过 `df['comment'].head()` 或 `df['comment'].tail()` 查看该列数据的前几行或后几行。例如:
```
# 查看该列数据的前5行
print(df['comment'].head())
# 查看该列数据的后5行
print(df['comment'].tail())
```
这将分别显示该列数据的前5行和后5行。
0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 NaN Name: comment, dtype: float64 0 <NA> 1 <NA> 2 <NA> 3 <NA> 4 <NA> Name: new_comment, dtype: Int64
根据你提供的输出结果,`comment` 列中的数据已经被正确的处理成了 `new_comment` 列中的整数格式。但是新的问题是,`new_comment` 列中的一些值为 `NaN` 或 `<NA>`,可能是因为在处理数据时出现了一些问题。
可以先检查一下原始数据中 `comment` 列中的值是否都是有效数据,即不包含空值或其他异常值。如果存在缺失值或异常值,可以先对其进行处理或删除。
另外,也可以检查一下 `comment_p` 函数的处理逻辑是否有误,或者是否存在一些特殊情况没有考虑到。