Python Pandas: 提取特定列并转换为浮点型

使用 Python Pandas 提取特定列并转换为浮点型

在使用 Python Pandas 处理 DataFrame 时，经常需要提取特定列的数据并进行类型转换。例如，您可能需要提取第 4 到 11 列数据并将其转换为浮点型。

常见错误：

features = data.iloc[:, 4:11].values.astype(np.float32)

这段代码存在错误，因为 Python 的索引从 0 开始，而不是从 1 开始。因此，第 4 到 11 列的索引实际上应该是 3 到 10。

正确代码：

features = data.iloc[:, 3:10].values.astype(np.float32)

解释：

• data.iloc[:, 3:10]：使用 iloc 属性选择第 3 到 10 列的所有行，其中 : 表示所有行。
• .values：将选择的列数据转换为 NumPy 数组。
• .astype(np.float32)：将数据类型转换为 32 位浮点型。

示例：

假设您有一个名为 data 的 DataFrame，您可以使用以下代码提取第 4 到 11 列数据并转换为浮点型：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18], 'G': [19, 20, 21], 'H': [22, 23, 24]})

features = data.iloc[:, 3:10].values.astype(np.float32)

print(features)

输出：

[[10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.]
 [11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.]
 [12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.]]

注意：

• 确保您的 DataFrame 中包含至少 11 列，否则代码将引发错误。
• 使用 np.float64 而不是 np.float32 可以获得更高的精度，但会占用更多的内存。

希望本教程对您有所帮助！如果您有任何问题，请随时在评论区留言。