Oft möchten Sie einen Pandas-DataFrame nach einer oder mehreren Spalten sortieren. In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie dies mit der pandas sort_values- Funktion tun.
Oft sind Sie daran interessiert, eine oder mehrere Zeichenfolgenspalten in einem Pandas-DataFrame in Float-Spalten zu konvertieren. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion astype() einfach zu bewerkstelligen.
Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele, wie Sie diese Funktion in der Praxis mit dem folgenden DataFrame verwenden können:
import numpy as np
import pandas as pd
#Dataframe erstellen
df = pd.DataFrame({'points': [np.nan, 12, 15, 14, 19],
'assists': ['5', np.nan, '7', '9', '12'],
'rebounds': ['11', '8', '10', '6', '6']})
#Dataframe anzeigen
df
points assists rebounds
0 NaN 5.0 11
1 12.0 NaN 8
2 15.0 7.0 10
3 14.0 9.0 6
4 19.0 12.0 6
#Spaltendatentypen anzeigen
df.dtypes
points float64
assists object
rebounds object
dtype: object
Beispiel 1: Konvertieren einer einzelnen Spalte in Float
Die folgende Syntax zeigt, wie die Spalte „assists“ von einem String in einen Float umgewandelt wird:
#"assists" von string in float konvertieren
df['assists'] = df['assists'].astype(float)
#Spaltendatentypen anzeigen
df.dtypes
points float64
assists float64
rebounds object
dtype: object
Beispiel 2: Mehrere Spalten in Float konvertieren
Die folgende Syntax zeigt, wie Sie sowohl die Spalten „assists“ als auch „rebounds“ von Strings in Floats umwandeln:
#konvertieren Sie sowohl "Assists" als auch "Rebounds" von Strings in Floats
df[['assists', 'rebounds']] = df[['assists', 'rebounds']].astype(float)
#Spaltendatentypen anzeigen
df.dtypes
points float64
assists float64
rebounds float64
dtype: object
Beispiel 3: Alle Spalten in Float umwandeln
Die folgende Syntax zeigt, wie Sie alle Spalten im DataFrame in Floats konvertieren:
#konvertieren Sie alle Spalten in Float
df = df.astype(float)
#Spaltendatentypen anzeigen
df.dtypes
points float64
assists float64
rebounds float64
dtype: object
Beispiel 4: Konvertieren von String in Float und Füllen von NaN-Werten
Die folgende Syntax zeigt, wie Sie die Spalte „assists“ von Strings in Floats umwandeln und gleichzeitig die NaN-Werte mit Nullen füllen:
#konvertiere "assists" von string in float und fülle NaN-Werte mit Nullen aus
df['assists'] = df['assists'].astype(float).fillna(0)
#Dataframe anzeigen
df
points assists rebounds
0 NaN 5.0 11
1 12.0 0.0 8
2 15.0 7.0 10
3 14.0 9.0 6
4 19.0 12.0 6
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