将 int 列乘以浮点常量 pandas 数据帧 [重复]答案

【问题标题】：Multiply int column by float constant pandas dataframe [duplicate]将 int 列乘以浮点常量 pandas 数据帧 [重复]
【发布时间】：2013-07-24 00:12:35
【问题描述】：

我有一堆翻斗式降雨数据记录为每分钟间隔的提示数。我已将其上传到 pandas 数据框，我需要能够将每个单独的列乘以 mm/tip 校准因子，但列是 int 类型，而因子是 float 类型。我试过了：

df['Series'] = df['Series'].mul(constant) -> TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'float'

df['Series'] *= constant -> TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

df['Series'] = df['Series'].astype(float) * 常量 -> ValueError：无法将字符串转换为浮点数：

必须有一个简单的方法来做到这一点...帮助？

编辑：

我的数据如下所示：

我是这样读的：

    def loaddata(filepaths):
        t1 = time.clock()
        for i,filepath in enumerate(filepaths):
            xl = pd.ExcelFile(filepath)
            df = xl.parse(xl.sheet_names[0], header=0, index_col=2, skiprows=[0,2,3,4], parse_dates=True)
            df = df.dropna(axis=1, how='all') 
            df = df.drop(['Decimal Year Day', 'Decimal Year Day.1', 'RECORD'], axis=1)
            df.index = pd.DatetimeIndex(((df.index.asi8/(1e9*60)).round()*1e9*60).astype(np.int64)).values

    return df

files = ["London Water Balance.xlsx"]
Water = loaddata(files)

这是数据类型

Water.dtypes

[L] Drainage NE             float64
[L] Drainage SE              object
[L] Embedded raingauge E     object
[L] External raingauge       object
dtype: object

【问题讨论】：

请显示您的数据以及您如何读取数据。同时发布df.dtypes，您可能拥有object dtype 数据（嵌入None）。您可以在阅读时转换（最佳方式）或df.convert_objects())。事情需要是正确的 dtype 才能提高效率。
我刚刚编辑了这个问题。我认为您对 dtype 的看法是正确的。在这种情况下，最好的转换方式是什么？
尝试 df.convert_objects(convert_numeric=True) 将强制它为数字列并将非数字设置为 nan
我应用了这个命令，输出确认所有列现在都是浮点数 64。我在使用 *= 运算符后立即乘以我的常数，但仍然得到一个类型错误，“TypeError: can't multiply sequence通过非“浮点”类型的整数”
实际上这就像一个魅力！谢谢！我忘记将转换的输出分配给数据框。

标签： python pandas constants dataframe

【解决方案1】：

试试：

df.convert_objects(convert_numeric=True)

将其强制为数字列并将非数字元素设置为nan。

【讨论】：