数据预处理 | 使用 Pandas 统一同一特征中不同的数据类型

出现的问题：如图，总消费金额本应该为float类型，此处却显示object

需求：将 TotalCharges 的类型转换成float

使用 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) 方法，可将参数转换为数字类型。

（别的类型转换，遇到再补充）

 df = pd.read_excel('./data_files/Using_Customer-Churn.xlsx')

 # 将df.TotalCharges 转成数字类型的数据，则将无效解析设置为NaN

 df.TotalCharges = pd.to_numeric(df.TotalCharges, errors='coerce')

 df.isnull().sum()

此时，转换完成！

关于pandas.to_numeric 方法的详细信息可参见：https://www.cjavapy.com/article/532/

—————————— 手动分隔，以下为原来的野生思路 —————————

1 首先要找出本特征中，包含的数据类型究竟有哪些

 # 创建一个用于盛放数据类型的列表

 test_type = list()

 for i in churn["TotalCharges"]:

     # 将数据类型 不重复的放入列表中

     if type(i) not in test_type:

         test_type.append(type(i))

 print(test_type)

 """

 [<class 'float'>, <class 'int'>, <class 'str'>]

 """

2 查看除 float 和 int 之外的类型的数据有哪些

# 创建用于盛放数据的列表

str_values= list()

for i in churn["TotalCharges"]:

    if type(i) != float and type(i) != int:

        # 将既不是 float 也不是 int 的数据加到列表

        str_values.append(i)

print(str_values)

"""

[' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ']

"""

此时得到：非数值型数据均为空格。

3 将数据统一为 float 类型

 # 空值替换所有空格

 churn['TotalCharges'] = churn["TotalCharges"].replace(" ",np.nan)

 # 去掉含有空值的样本

 churn = churn[churn["TotalCharges"].notnull()]

 # 将 TotalCharges 转换成 float类型

 churn['TotalCharges'] = churn['TotalCharges'].astype(float)

此时

大功告成！

遍历的方法，相对来说效率略低，Pandas 应该有什么方法，更加直接吧

纯野生思路，找到更好的办法再更新~

巴特西

数据预处理 | 使用 Pandas 统一同一特征中不同的数据类型

使用 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) 方法，可将参数转换为数字类型。

1 首先要找出本特征中，包含的数据类型究竟有哪些

2 查看除 float 和 int 之外的类型的数据有哪些

3 将数据统一为 float 类型

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