Pandalar ile bir CSV'den gelen tamsayıları okurken NaN'nin değerine nasıl nazikçe geri dönüş yapılır? ı, belirli bir sütun türü dönüştürülebilir istiyorum

Question

PANDAS'lı read_csv kullanırken, bozuk değer soruna değeri hakkında bir gösterge olmadan, tüm operasyon kesecektir.

import pandas as pd 
import numpy as np 


df = pd.read_csv('my.csv', dtype={ 'my_column': np.int64 }) 

hata ile biten bir yığın izleme ile sonuçlanacak mı: Böyle bir şey çalıştıran Örneğin

i satır numarasını veya hatalı kusurlu değeri olsaydı

ValueError: cannot safely convert passed user dtype of <i8 for object dtyped data in column ... 

ileti, bilinen NaN değerleri listesine ekleyebilirim, ancak bu şekilde yapabileceğim hiçbir şey yok.

arızaları göz ardı ederek bu durumda bir np.nan dönmek için ayrıştırıcı anlamanın bir yolu var mı?

Mesaj Scriptum: Tuhaftır, her türlü öneri olmadan (hiçbir dtype argüman) ayrıştırma sonra d['my_column'].value_counts() serisi için gerçek dtype başarısız olur jenerik object olmasına rağmen dtype hakkını anlaması ve doğru otomatik np.nan koymak gibi görünüyor

Answer 1

sayesinde yorumlarına hemen her çizimi.ve istatistiki çalışmasına i benim için çok şaşırtıcı olduğu there is no NaN for integers fark etti.

import pandas as pd 
import numpy as np 


df = pd.read_csv('my.csv', dtype={ 'my_column': np.float64 }) 

Bu bana başarısız dönüşüm değerine sahip bir anlaşılabilir hata mesajı verdi i na_values başarısız katma değer böylece:

df = pd.read_csv('my.csv', dtype={ 'my_column': np.float64 }, na_values=['n/a']) 

Bu nedenle I yüzer dönüştürülmesi için açık yolu nihayet görselleştirme ve istatistiksel fonksiyonları ile çalışır şekilde CSV içe olabilir: Eğer hakkını nokta koyduğumuzda

>>>> df['session_planned_os'].dtype 
dtype('float64') 

na_values, dtype bağımsız değişkenini read_csv'dan kaldırabilirsiniz. Tür çıkarsama artık doğru olur: Eğer bu geçebilir NaN` `olarak tedavi etmek değerlerini biliyorsanız o sütun, o tipe uygun için ne tüm değerleri bekliyor böylece açıkça d_type belirterek ediyoruz

df = pd.read_csv('my.csv', na_values=['n/a'])