我会先声明我一开始不会这样做,我在帮助 friend 时遇到了这个问题。
考虑数据框df
df = pd.DataFrame(pd.Series([[1.2]]))
df
0
0 [1.2]
这是对象的数据框,其中对象是列表。在我 friend 的代码中,他们有:
df.astype(float)
如我所愿,它坏了
ValueError: setting an array element with a sequence.
但是,如果这些值是 numpy 数组:
df = pd.DataFrame(pd.Series([np.array([1.2])]))
df
0
0 [1.2]
我也尝试过同样的事情:
df.astype(float)
0
0 1.2
很高兴做点什么,把我的长度为 1 的数组转换成标量。这感觉很脏!
如果它们不是长度为 1 的数组
df = pd.DataFrame(pd.Series([np.array([1.2, 1.3])]))
df
0
0 [1.2, 1.3]
然后就坏了
ValueError: setting an array element with a sequence.
问题
请告诉我这是一个错误,我们可以修复它。或者有人可以解释为什么以及在什么世界中这是有意义的?
对@root的回应
你说的对。这值得一提吗?你期待/想要这个吗?
a = np.empty((1,), object)
a[0] = np.array([1.2])
a.astype(float)
array([ 1.2])
和
a = np.empty((1,), object)
a[0] = np.array([1.2, 1.3])
a.astype(float)
ValueError: setting an array element with a sequence.
最佳答案
这是由于 astype 的 casting 参数的 unsafe 默认值。在docs参数 casting 是这样描述的:
“控制可能发生的数据转换类型。默认为‘不安全’以实现向后兼容性。”(我的重点)
任何其他可能的转换都会返回一个 TypeError。
a = np.empty((1,), object)
a[0] = np.array([1.2])
a.astype(float, casting='same_kind')
结果:
TypeError: Cannot cast array from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'same_kind'
除unsafe 外,这对所有转换都是正确的,即:no、equiv、safe 和 same_kind.
关于python - 对象 `astype(float)` 的 DataFrame 行为因列表或数组而异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49159074/
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