pd.read_csv如何如何把数字转化为数值型变量
时间: 2024-02-13 17:12:50 浏览: 123
如果你使用pandas库中的read_csv()方法读取CSV文件,那么可以使用dtype参数指定每一列的数据类型。你可以将需要转换为数值型变量的列的数据类型设置为float或int,pandas会自动将这些列中的数字字符串转换为数值型变量。
以下是一个示例代码,演示如何使用read_csv()方法读取CSV文件并将数字字符串转换为浮点型数值变量:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv', dtype={'column_name': float})
print(df['column_name'])
```
在这个示例中,我们使用pandas的read_csv()方法读取了一个名为"example.csv"的文件,并将其中的"column_name"列的数据类型设置为float。pandas会自动将这一列中的数字字符串转换为浮点型数值变量。你可以根据需要修改列名和数据类型。如果需要将数据类型设置为整型变量,只需将float改为int即可。
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以下是一个示例代码,演示如何使用read_csv()方法读取CSV文件并将所有列转换为浮点型数值变量:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv', dtype=float)
print(df)
```
在这个示例中,我们使用pandas的read_csv()方法读取了一个名为"example.csv"的文件,并将其中所有列的数据类型设置为float。pandas会自动将CSV文件中的数字字符串转换为浮点型数值变量。如果需要将数据类型设置为整型变量,只需将float改为int即可。
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以下是一个示例代码,演示如何使用read_csv()方法读取CSV文件并将除第一列以外的所有列转换为浮点型数值变量:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=lambda column: column != 'column_name', dtype=float)
print(df)
```
在这个示例中,我们使用pandas的read_csv()方法读取了一个名为"example.csv"的文件,并将除名为"column_name"的第一列以外的所有列的数据类型设置为float。usecols参数可以使用lambda表达式来指定需要读取的列。这个lambda表达式返回True表示需要读取这一列,返回False表示不需要读取这一列。因此,lambda表达式column != 'column_name'表示需要读取除名为"column_name"的第一列以外的所有列。
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