這次給大家帶來object格式怎樣無損轉換成float64格式，object格式無損轉換成float64格式的注意事項有哪些，下面就是實戰案例，一起來看一下。

在數據處理過程中

比如從CSV文件中導入數據data_df = pd.read_csv("names.csv")

在處理之前一定要查看數據的類型data_df.info()*RangeIndex: 891 entries, 0 to 890

Data columns (total 12 columns):

Name 891 non-null object

Sex 891 non-null object

Age 714 non-null float64

SibSp 891 non-null int64

Parch 891 non-null int64

Ticket 891 non-null object

Fare 891 non-null float64

Cabin 204 non-null object

Embarked 889 non-null object

dtypes: float64(2), int64(5), object(5)

memory usage: 83.6+ KB*

以上object , int64, 以及 float64 便是數據的類型。

如果我們需要對列數據進行相互之間的運算的吧，必須注意的一點是：

兩列的數據類型是否是相同的!!

如果一個object類型與int64的類型相加，便會發生錯誤

錯誤提示可能如下：TypeError: ufunc 'add' not contain a loop with signature matching types dtype('

此時的object類型可能是‘12.3'這樣str格式的數字，如果要運算必須進行格式轉換：

可采用如下方法(convert_objects)：dt_df = dt_df.convert_objects(convert_numeric=True)

親測有效。

再提醒一遍！得到數據一定要先查看數據類型！！！

相信看了本文案例你已經掌握了方法，更多精彩請關注Gxl網其它相關文章！

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