Python Pandas 提取第4到11列数据并转换为浮点型

使用 Python Pandas 提取数据并转换为浮点型

在 Python 中使用 Pandas 库，我们可以轻松地从数据框中提取特定列并将其转换为浮点型数据。以下是如何提取第 4 到 11 列数据并将其转换为浮点型的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9], 'col4': [10, 11, 12], 'col5': [13, 14, 15], 'col6': [16, 17, 18], 'col7': [19, 20, 21], 'col8': [22, 23, 24], 'col9': [25, 26, 27], 'col10': [28, 29, 30], 'col11': [31, 32, 33]})

# 提取第 4 到 11 列数据并转换为浮点型
features = data.iloc[:, 3:11].values.astype(np.float32)

# 打印结果
print(features)

代码解释：

• data.iloc[:, 3:11] 使用 iloc 属性选择数据框中的第 4 到 11 列（索引从 0 开始）。
• .values 将数据框转换为 NumPy 数组。
• .astype(np.float32) 将数据类型转换为 32 位浮点型。

输出：

[[10. 13. 16. 19. 22. 25. 28.]
 [11. 14. 17. 20. 23. 26. 29.]
 [12. 15. 18. 21. 24. 27. 30.]]

注意：

• 确保在使用此代码之前已安装 Pandas 和 NumPy 库。
• 您可以根据需要修改代码以提取不同的列范围。
• 使用 .astype(np.float64) 可以将数据转换为 64 位浮点型。

希望这个教程能帮助您理解如何使用 Pandas 库提取数据并进行数据类型转换。如果您有任何问题或建议，请随时在评论中提出。