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python - 将对象数组中的元素从 int 转换为 float python numpy

问题描述

请参阅下面的代码，我有 array y，它是一个numpy对象数组。

我试图只转换[15, 7, 9, 10, 7, 8, 20, 16, 9]为这样的浮点数：[15.0, 7.0, 9.0, 10.0, 7.0, 8.0, 20.0, 16.0, 9.0].

我怎么能用 numpy 或 panda 做到这一点？

df = pd.read_csv('./body.csv')
data = df.values

cols = range(0, 8) 
X = data[:, cols]
N, M = X.shape

classLab = data[:,-1]
y = classLab

任何帮助表示赞赏，谢谢！

标签： pythondataframenumpy

解决方案

如果使用pandas.read_csv()，那么您可以在阅读时确保类型：

df = pd.read_csv('myfile.csv', dtype={'mycolumn': float})

或者，您可以在阅读后进行：

df['mycolumn'] = df['mycolumn'].astype(float)

在任何一种情况下，整个列（存储为 numpy 数组）都将转换为选择的类型。你不能只有几个元素 asfloat而其他元素 as int。

如果处理多列的 numpy 数组也是如此：

X = data.loc[:, 0:8].astype(float)

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