【发布时间】:2014-05-04 12:58:30
【问题描述】:
我有一个数据框df:
df = pandas.DataFrame(pd.read_csv(loggerfile, header = 2))
values = df.as_matrix()
df2 = pd.DataFrame.from_records(values, index = datetimeIdx, columns = Columns)
编辑:
现在按照建议以这种方式读取数据:
df2 = pd.read_csv(loggerfile, header = None, skiprows = [0,1,2])
示例:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 \
0 2014-03-19T12:44:32.695Z 1395233072695 703425 0 2 1 13 5 21
1 2014-03-19T12:44:32.727Z 1395233072727 703425 0 2 1 13 5 21
9 10 11 12 13 14 15 16
0 25 0 25 209 0 145 0 0
1 25 0 25 209 0 146 0 0
这些列都是 int 类型(除了第一个):
print df2.dtypes
0 object
1 int64
2 int64
3 int64
4 int64
5 int64
6 int64
7 int64
8 int64
9 int64
10 int64
11 int64
12 int64
13 int64
14 int64
15 int64
16 int64
但在我的相关性中,有些列似乎是 NaN。
df2.corr()
1 2 3 4 5 6 7 8 ...
1 1.000000 NaN 0.018752 -0.550307 NaN NaN 0.075191 0.775725
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 0.018752 NaN 1.000000 -0.067293 NaN NaN -0.579651 0.004593
...
【问题讨论】:
-
您能提供更多数据吗?因为你在一列中有很多相同的值,所以你得到 NaN 的相关性是合乎逻辑的
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那些列的值现在没有变化,是的...
标签: python pandas nan correlation series