数据集字符串转为浮点型

如果你想将数据集中的字符串转换为浮点型，可以使用Python内置的map()函数，结合lambda表达式来实现。

假设你有一个包含多个字符串的列表data_list，你可以使用以下代码将其转换为浮点型列表：

data_list = ["1.23", "4.56", "7.89"]
float_list = list(map(lambda x: float(x), data_list))
print(float_list)

输出结果为：

[1.23, 4.56, 7.89]

其中，lambda表达式中的x表示列表中的每个元素，float(x)表示将x转换为浮点型。map()函数会将lambda表达式作用于data_list中的每个元素，并将结果转换为列表返回。

相关问题

python将字符串转化浮点型

### 如何在 Python 中将字符串转换为浮点数

在 Python 中，可以使用内置函数 `float()` 来实现从字符串到浮点数的转换。此方法简单且高效。

s = "123.456"
f = float(s)
print(f)  # 输出: 123.456

当处理的数据较为复杂时，可能会遇到一些特殊情况。例如，在尝试转换某些不合法的字符串时会抛出异常[^1]：

invalid_string = "-0.6827.1"
try:
    f = float(invalid_string)
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出: could not convert string to float: '-0.6827.1'

为了防止程序因无法解析的输入而崩溃，建议采用 try-except 结构来捕获并妥善处理这些错误情况。对于 dataframe 类型的数据集而言，如果其中含有非法字符，则同样会导致类似的错误发生；此时应当先清理数据再执行类型转换操作[^2]。

另外一种方式是在 Stack Overflow 上提到的方法之一——利用 Pandas 库中的 `pd.to_numeric` 函数来进行批量转换，并自动忽略掉那些不符合条件的内容[^3]:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', 'three']})
df['B'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')
print(df)

上述代码片段展示了如何通过指定参数 `errors='coerce'` 让所有不能被成功转换成数值类型的条目变为 NaN 值，从而避免了 Value Error 错误的发生。

import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np # 读取训练数据，名为"public.train.csv"的CSV文件，并将其转换为一个二维数组datatrain。 df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None) datatrain = np.array(df) # 从datatrain中提取输入数据和输出数据，其中输入数据是datatrain中的前20列数据，输出数据是datatrain的第21列数据。 # 提取特征值，形成输入数据 dataxs = datatrain[1:, :20] dataxshlen = len(dataxs) # 训练输入数据的行数 dataxsllen = len(dataxs[0]) # 训练输入数据的列数 #接下来，将输入数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(dataxshlen): for j in range(dataxsllen): dataxs[i][j] = float(dataxs[i][j]) # 提取特征值，形成输出数据 datays = datatrain[1:, [20]] datayshlen = dataxshlen # 训练输出数据的行数 dataysllen = len(datays[0]) # 训练输出数据的列数 #接下来，将输出数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(datayshlen): for j in range(dataysllen): datays[i][j] = float(datays[i][j]) # 最后打印输出训练数据输入数据、训练数据输出数据以及它们的行数和列数。 print("______训练数据输入数据_______") print(dataxs) print("______训练数据输出数据_______") print(datays) print("______训练数据输入数据行数、列数；训练数据输出数据行数、列数_______") print(dataxshlen, dataxsllen, datayshlen, dataysllen)根据这段代码续写DNN和LSTM预测模型

好的，我可以帮您续写DNN和LSTM预测模型。

DNN预测模型：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们将读取并预处理数据：

df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None)
datatrain = np.array(df)

# 提取特征值，形成输入数据
dataxs = datatrain[1:, :20]
dataxs = dataxs.astype(np.float32)

# 提取特征值，形成输出数据
datays = datatrain[1:, [20]]
datays = datays.astype(np.float32)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
dataxs = scaler.fit_transform(dataxs)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataxs, datays, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们定义DNN模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

然后，我们编译模型并进行训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

LSTM预测模型：

同样的，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们将读取并预处理数据：

df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None)
datatrain = np.array(df)

# 提取特征值，形成输入数据
dataxs = datatrain[1:, :20]
dataxs = dataxs.astype(np.float32)

# 提取特征值，形成输出数据
datays = datatrain[1:, [20]]
datays = datays.astype(np.float32)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
dataxs = scaler.fit_transform(dataxs)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataxs, datays, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们需要将输入数据转换为LSTM需要的三维数据格式：

X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

然后，我们定义LSTM模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(1, 20)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

然后，我们编译模型并进行训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)