在熊猫中将对象数据类型转换为浮点数据类型会产生 NaN 值答案

【问题标题】：Converting Object Data type to float data type in pandas results NaN values在熊猫中将对象数据类型转换为浮点数据类型会产生 NaN 值
【发布时间】：2020-02-20 02:28:05
【问题描述】：

我正在对 Ecoli 数据集进行分类作为作业数据集是从 UCI 存储库中收集的。要创建决策树分类器，我需要将对象数据类型转换为浮点数。将数据类型转换为浮点数时，但列中的字符串全部更改为“NaN” 这样我就不能在 fit() 函数中使用该列

data_file = pd.read_csv('/home/root-user/Documents/ecoli.csv')
df1 = pd.DataFrame(data_file)
df1_cleaned = df1.drop('SEQUENCE_NAME',axis=1)
df1_cleaned['PROTEIN_SEQUENCE'] = pd.to_numeric(df1_cleaned['PROTEIN_SEQUENCE'], errors='coerce')
cleaned_list = df1_cleaned.values.tolist()
print(df1_cleaned)

那么输出是这样的

data set after converting object dtype into float

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn

【解决方案1】：

pd.to_numeric 尝试将序列转换为数字并在被告知这样做时强制执行。

errors = 'coerce' 会将任何可以转换为 float 的内容转换为 NaNs
如果您想保留它无法转换为float 的任何内容用于调试的原始形式，做errors = 'ignore'

另外，能否请您在 PROTEIN_SEQUENCE 列中发布原始数据？也许，在转换之前清理一下会有所帮助。

【讨论】：