如何自动转换成熊猫假人
数据如下
no,store_id,revenue,profit,state,country
'0','101','779183','281257','WD','India'
'1','101','144829','838451','WD','India'
'2','101','766465','757565','AL','Japan'
'3','102','766465','757565','AL','Japan'
代码在下面
import pandas as pd
data = pd.read_csv("1.csv")
dummies = pd.get_dummies(data)
dummies.head(10)
data.info（）是所有列的对象。
如何自动转换到new object column到dummies，例如这里的team是object需要转换到get_dummies。 如果有人添加了明天的names列，也需要转换为dummies
- data.info()是所有列的
对象 - 如何将自动分配的
int转换为数字列，将object转换为非数字列 - 明天有人可能会添加新列，可能是数字列或非数字列
- 之后如何应用get_dummies
共有1个答案
使用pd.read_csv读取CSV文件时，将quotechar参数设置为'（默认值为“)
from io import StringIO
text = """no,store_id,revenue,profit,state,country
'0','101','779183','281257','WD','India'
'1','101','144829','838451','WD','India'
'2','101','766465','757565','AL','Japan'
'3','102','766465','757565','AL','Japan'"""
df = pd.read_csv(StringIO(text),quotechar='\'') # or quotechar = "'"
print(df.dtypes)
no int64
store_id int64
revenue int64
profit int64
state object
country object
dtype: object
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问题内容： 我已经读过一个对Pandas的SQL查询，并且值以dtype’object’的形式出现，尽管它们是字符串，日期和整数。我能够将日期“ object”转换为Pandas datetime dtype，但是在尝试转换字符串和整数时遇到错误。 这是一个例子： 将转换为日期时间可以： 但是尝试将转换为整数时出现错误： 注意：我尝试时遇到类似的错误 当尝试转换为字符串时，似乎什么也没有发生。 问
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我有一个字段在熊猫DataFrame被导入为字符串格式。它应该是日期时间变量。如何将其转换为日期时间列，然后根据日期进行筛选。 示例： 数据帧名称：原始数据
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我有一个列表的字典（等长），我想把它转换成一个数据帧，这样字典中的每个键代表数据帧中的一列（或一系列），并且对应于每个键的值列表被转换成数据帧中的单个记录专栏。 假设词典的内容是： 我希望dataframe的内容是： 我尝试通过首先将字典转换为数据帧，然后对数据帧进行转置来解决这个问题。 这给出了以下输出： 我不知道如何进一步进行。
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我正在将SQL查询的结果写入Excel工作表，并尝试将行转换为列，但似乎无法让Pandas移动；Excel似乎存在某种难题。我看过： 如何在数据帧中切换列和行 在groupby之后，如何将dataframe中的行值转换为Python中的列标签？ 在Python中将列转换为行 Python：将行转换为列标题 似乎都不起作用。 Excel表格： 请求：
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问题内容： 我必须解析一个XML文件，该文件为我提供Excel样式的日期时间。例如：。 熊猫是否提供将该数字转换为常规对象的方法？ 问题答案： 好的，我认为最简单的方法是从浮点数构造a并将其添加到以下标量日期时间中： 好的，似乎Excel的日期有点奇怪，谢谢@ayhan：
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问题内容： 我有一个带有ID号的大型数据框： 这些现在都是字符串。 我想转换为不使用循环-为此我使用。 问题是我的某些行包含无法转换为的脏数据，例如 如何（不使用循环）删除这些类型的事件，以便我可以放心使用？ 问题答案： 您需要向功能添加参数： 如果是列： 但非数字会转换为，因此所有值都是。 对于需要转换到一些值，例如，然后转换为： 样品： 编辑：如果使用0.25+大熊猫，则可以使用：
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我有以下布尔值表： 我想创建一个具有相同索引的新数据帧，但每行都有前一列的前三个 True 列名。 如果一行少于三个真值，则新数据帧将具有空值。
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问题内容： 您是否知道如何以NumPy数组或python列表的形式获取DataFrame的索引或列？ 问题答案： 要获取NumPy数组，应使用以下属性： 这样可以访问数据的存储方式，因此无需进行转换。 注意：此属性也可用于其他许多熊猫的对象。 要将索引作为列表获取，请致电： 同样，对于列。