У меня есть 2 CSV-файла с одинаковыми столбцами , но различными данными .После импорта их в панды dtype столбца cost в одном из них float, но object в другом.
Я нашел аналогичный вопрос , в данном случаеответ "это было ошибка в <= 0,12 </a> (но исправлено в 0,13)" по словам Энди Хейдена.
Но вопросы таковы: оба моих файла csv имеют похожееминимальное число, 1.000000e-02 ни blank value.
(я использую Python 3.7, Pandas 0.23.4 на PyCharm2018.2)
# csv 1: before pd.to_numeric
count 174526
unique 84873
top 0.41
freq 505
Name: cost, dtype: object
# csv 1: after pd.to_numeric
count 1.745260e+05
mean 3.608746e+04
std 4.690326e+05
min 1.000000e-02
25% 1.040000e+01
50% 1.190400e+02
75% 1.433350e+03
max 5.400000e+07
Name: cost, dtype: float64
# csv 2:
count 2.578860e+05
mean 1.588632e+04
std 3.295925e+05
min 1.000000e-02
25% 2.820000e+00
50% 2.109000e+01
75% 2.426200e+02
max 6.030000e+07
Name: cost, dtype: float64
В другой точкеПосмотрите, если я разбью свой код на 2 части, все нормально для csv2 :
df = pd.read_csv('file_name.csv',low_memory=False)
df = df[df.Cloumn1 != 'Value1']
df['cost_T'] = df['cost'] / 1000
df.to_csv('new_file_name.csv', index=False)
"""
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'
"""
df = pd.read_csv('file_name.csv',low_memory=False)
df = df[df.Cloumn1 != 'Value1']
df.to_csv('new_file_name.csv', index=False)
df = pd.read_csv('new_file_name.csv', low_memory=False)
df['cost_T'] = df['cost'] / 1000
df.to_csv('final_file_name.csv', index=False)
"""
everything is fine.
"""
Если у кого-то есть идеи, пожалуйста, дайте мне знать.