pandas将表中的字符串转成数值型
在用pd.read_csv读数据时，将要转换数据类型的列名和类型名构成字典，传给dtype
import numpy as np
import pandas as pd
path = 'house_data.csv'
col = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS',
'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
dict_dtype = {}
for i in col:
dict_dtype[i] = np.float64
# print(dict_dtype)
data = pd.read_csv(path, header=None, names=col, sep=',', dtype=dict_dtype)扩展：pandas 把某一列中字符串变数值_Pandas对文本数据处理
在处理数据的时候,对数值型的数据处理还是比较方便的,但是有时候数值型数据出现问题后就会比较头痛了,因为文本数据的排列组合可是有很多很多的,今天我们就学习一下如何对文本数据进行处理,这样我们接下来在工作中遇到了这些情况就可以少掉一下头发啦。
一、str属性
文本数据也就是我们常说的字符串,pandas为series提供了str属性,通过它可以方便对每个元素进行操作。
为了防止数据被弄坏,我们先预留一个备份以防万一。
这里我们是不能使用backup_user_info = user_info的因为这样的话一个更改另外一个也会更改。
在之前我们也已经了解过,在对series中每个元素处理时,我们可以使用map或apply方法,比如我们想把星球列下面的地球和外星转换为英文,可以使用下面的方式。
这时候我们在将表恢复成原来的样子。
将哪个星球列下的星球改为大写的英文后再改为小写
首先更改为英文
然后设置一个函数,将星球改为大写,原理为upper()方法
然后在设置为小写,原理为lower方法
给英雄们的身高加上一个单位
我们通过str属性来访问之后用到的方法名与 Python 内置的字符串的方法名一样。并且能够自动排除缺失值。 我们再来试试其他一些方法。例如，统计每个字符串的长度。
将cm替换成空白的字符串
将身高列的元素类型转换为整数型
生成一个新的列,列名为姓名的长度,元素为英雄姓名的长度(len方法)
查看表的元素类型
将年不年轻列的中的中年属性更改为中老年属性
查看城市列中每个元素有几个字
查看年不年轻列中每个元素是否有轻这个字符串
二、替换和分隔
使用.srt属性也支持替换与分割操作。先来看下替换操作，例如：将大写的R转换为小写的r。
将列中的数据进行分隔
将是否年轻按年进行分隔,结果如上所述。
分割列表中的元素可以使用 get 或 [] 符号进行访问：
比如说电影的主演有很多人, 可能是用逗号, 或者/ 进行分割, 这是可以用这种方法转换成列表
在表中添加一列英雄的爱人列
将爱人列以,号分隔
这时候就可以让某一行的这个元素以列表表现出来。
将索引列改为英雄姓名,并查看蜘蛛侠和灭霸的爱人
三、提取子串
既然是在操作字符串，很自然的大家可能会想到是否可以从一个长的字符串中提取出子串。答案是可以的。
1、提取第一个匹配的子串
extract方法接受一个正则表达式并至少包含一个捕获组，指定参数 expand=True可以保证每次都返回DataFrame。例如，现在想要匹配空字符串前面的所有的字母，可以使用如下操作：
查看哪位英雄的所在的星球包括E这个字符串
查看哪位英雄所在的城市包括纽这个字符串
四、生成哑变量
首先我们先了解一下什么是哑变量:
哑变量原名为虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。
在pandas中我们可以通过get_dummies 方法可以将字符串转为哑变量，sep 参数是指定哑变量之间的分隔符。
对英雄姓名进行哑变量转换
从结果可以看出,第0行的英雄姓名是蜘蛛侠,第1行的英雄姓名是灭霸,哑变量转换就是将每一个选择匹配哪一行的数据。
对那个星球进行哑变量转换
从结果可以看出,在地球的英雄是第0、2、3、4、6行的,对应的英雄名称为(蜘蛛侠、奇异博士、钢铁侠、蝙蝠侠、黑寡妇)
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