首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将数据类型从object转换为numeric &然后求出pandas中每一行的平均值?例如:将'<17,500,>=15,000‘转换为16250(mean val)

要将数据类型从object转换为numeric,并求出pandas中每一行的平均值,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import re
  1. 创建一个包含数据的DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = {'value': ['<17,500', '>=15,000']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个函数,用于将数据类型从object转换为numeric:
代码语言:txt
复制
def convert_to_numeric(value):
    value = re.sub('[^\d.]', '', value)  # 去除非数字和小数点的字符
    return pd.to_numeric(value)
  1. 将DataFrame中的数据类型从object转换为numeric:
代码语言:txt
复制
df['value'] = df['value'].apply(convert_to_numeric)
  1. 计算每一行的平均值:
代码语言:txt
复制
df['mean'] = df.mean(axis=1)
  1. 打印结果:
代码语言:txt
复制
print(df['mean'])

这样就可以将数据类型从object转换为numeric,并求出每一行的平均值。

对于这个问题,腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas更改列数据类型【方法总结】

例如,上面的例子,如何将列2和3为浮点数?有没有办法数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改类型?...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于具有对象数据类型DataFrame列转换为更具体类型。...']}, dtype='object') >>> df.dtypes a object b object dtype: object 然后使用infer_objects(),可以列’a’类型更改为...astype强制转换 如果试图强制两列转换为整数类型,可以使用df.astype(int)。 示例如下: ? ?

20.3K30

1w 字 pandas 核心操作知识大全。

pd.read_table(filename) # 分隔文本文件(例如CSV) pd.read_excel(filename) # Excel文件 pd.read_sql(query,...connection_object) # SQL表/数据库读取 pd.read_json(json_string) # JSON格式字符串,URL或文件读取。...# 用均值替换所有空值(均值可以用统计模块几乎所有函数替换 ) s.astype(float) # 系列数据类型换为float s.replace...).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组平均值 df.apply(np.mean) #np.mean() 在列上应用该函数...(":","-") 12.replace 指定位置字符,替换为给定字符串(接受正则表达式) replace传入正则表达式,才叫好用; 先不要管下面这个案例有没有用,你只需要知道,使用正则做数据清洗多好用

14.8K30
  • 快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

    例如,下面的代码使用 sapply 函数列表每个字符串转换为大写: # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表每个字符串执行...例如,下面的代码使用 apply 函数求出矩阵一列和: # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵一列和 apply(x, 2,...函数求出矩阵一列最大值: # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵一列最大值 apply(x, 2, max) [1] 3...6 9 例子 2:使用 apply 函数矩阵置 下面的代码使用 apply 函数矩阵置: # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数矩阵置...tapply(df$height, df$gender, mean) F M 162.50 176.67 注意,tapply 函数返回值是一个向量,其中每个元素表示对应分组平均值

    2.9K30

    Pandas速查卡-Python数据科学

    =n) 删除所有小于n个非空值行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 所有空值替换为均值(均值可以用统计部分几乎任何函数替换) s.astype(float...) 数组数据类型换为float s.replace(1,'one') 所有等于1值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 所有1替换为'one',...) 从一列返回一组对象值 df.groupby([col1,col2]) 多列返回一组对象值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值,按col1值分组(平均值可以用统计部分几乎任何函数替换...df.describe() 数值列汇总统计信息 df.mean() 返回所有列平均值 df.corr() 查找数据框列之间相关性 df.count() 计算每个数据框非空值数量 df.max...() 查找每个列最大值 df.min() 查找最小值 df.median() 查找中值 df.std() 查找每个列标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡打印版本 END.

    9.2K80

    Pandas 数据类型概述与转换实战

    对于 pandas 来说,它会在许多情况下自动推断出数据类型 尽管 pandas 已经自我推断很好了,但在我们数据分析过程,可能仍然需要显式地数据从一种类型转换为另一种类型。...本文讨论基本 pandas 数据类型(又名 dtypes ),它们如何映射到 python 和 numpy 数据类型,以及从一种 pandas 类型转换为另一种方法 Pandas 数据类型 数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据内部结构...() 使用 astype() 函数 pandas 数据列转换为不同类型最简单方法是使用 astype(),例如,要将 Customer Number 转换为整数,我们可以这样调用它: df['Customer...') return float(new_val) 该代码使用 python 字符串函数去除“$”和“,”,然后值转换为浮点数 也许有人会建议使用 Decimal 类型货币。...这两者都可以简单地使用内置 pandas 函数进行转换,例如 pd.to_numeric() 和 pd.to_datetime() Jan Units 转换存在问题原因是列包含非数字值。

    2.4K20

    pandas读取表格后常用数据处理操作

    这篇文章其实来源于自己数据挖掘课程作业,通过完成老师布置作业,感觉对于使用pythonpandas模块读取表格数据进行操作有了更深层认识,这里做一个整理总结。...本文总结了一些通过pandas读取表格并进行常用数据处理操作,更详细参数应该关注官方参数文档 1、读取10行数据 相关参数简介: header:指定作为列名行,默认0,即取第一行值为列名,数据为列名行以下数据...nrows:需要读取行数(文件头开始算起) tabledata = pandas.read_excel("....这个思路和上面一个基本一致,区别在于我们需要线求出平均值。...平均值求解肯定不需要缺失值参与,于是我们先取出某一列不存在缺失值所有数据,再取出这一列数据,通过mean函数直接获取平均值

    2.4K00

    6个提升效率pandas小技巧

    剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...查看该数据集各列数据类型: df.dtypes ? 可以看到各列数据类型不太一样,有int、object、float、bool等。...strings改为numbers 在pandas,有两种方法可以字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?...做法是分别读取这些文件,然后多个dataframe组合到一起,变成一个dataframe。 这里使用内置glob模块,来获取文件路径,简洁且更有效率。 ?

    2.8K20

    快速提升效率6个pandas使用小技巧

    剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...('titanic') df.head() 查看该数据集各列数据类型: df.dtypes 可以看到各列数据类型不太一样,有int、object、float、bool等。...strings改为numbers 在pandas,有两种方法可以字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'], errors='coerce') df 现在sale列-已经被替换成了NaN,它数据类型也变成了float。...多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?

    3.3K10

    超级攻略!PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

    adjust bool, default True 调整,在开始期间除以递减调整因子,以解决相对权重不平衡问题(EWMA视为移动平均值)。...例如,该系列EW移动平均值 将会 当adjust=False为时,将以递归方式计算指数加权函数: ignore_na bool, default False 计算权重时忽略缺失值;指定...NumPy NumPy是专为简化Python数组运算而设计,每个NumPy数组都具有以下属性: ndim:维数。 shape:一维大小。 size:数组中元素总数。...dtype:数组数据类型例如int、float、string等)。...# Numpy 模块 >>> import numpy as np 数据集转换为numpy # 打开DataFrame转换为numpy数组 >>> Open_array = np.array(dataset

    7.2K30

    6个提升效率pandas小技巧

    剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...查看该数据集各列数据类型: df.dtypes ? 可以看到各列数据类型不太一样,有int、object、float、bool等。...strings改为numbers 在pandas,有两种方法可以字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?...做法是分别读取这些文件,然后多个dataframe组合到一起,变成一个dataframe。 这里使用内置glob模块,来获取文件路径,简洁且更有效率。 ?

    2.4K20

    R语言数据结构与转换

    任何数据分析第一步都是按照所需要格式创建数据集。在 R ,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后数据输入或者导入这个数据结构。...每一个向量数据类型必须一致。...object length” # 2 4 6 5 7 常用统计函数 函数 描述 length(x) 求 x 中元素个数 mean(x) 求 x 算术平均值 median(x) 求 x 中位数...例如: patients$age mean(patients$age) 大部分结构化医学数据集均以数据框形式呈现,因此,数据框是最常处理数据结构。 数据类型转换:is.、as....在进行数据分析时,分析者需要对数据类型熟稔于心,因为数据分析方法选择与数据类型是有密切联系。R 提供了一系列用于判断某个对象数据类型函数,还提供了某种数据类型换为另一种数据类型函数。

    56730

    Pandas 25 式

    把字符串转换为数值 再创建一个新 DataFrame 示例。 ? 这个 DataFrame 里数字其实是以字符串形式保存,因此,列类型是 object。 ?...第二步是把包含类别型数据 object 列转换为 Category 数据类型,通过指定 dtype 参数实现。 ?...要查看列有多少缺失值,可以使用 isna() 方法,然后使用 sum()函数。 ?...如上所示,一行都列出了对应订单总价。 这样一来,计算每行产品占订单总价百分比就易如反掌了。 ? 20. 选择行与列 本例使用大家都看腻了泰坦尼克数据集。 ?...年龄列有 1 位小数,票价列有 4 位小数,如何将这两列显示小数位数标准化? 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置选项名称,第二个参数是 Python 字符串格式。

    8.4K00
    领券