Как изменить данные в формате CSV, используя pandas в блокноте Jupyter? - PullRequest
0 голосов
/ 15 января 2020

Я читаю файл CSV в переменную с именем «data», как показано в блокноте Jupyter, используя pandas


import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/dv project/googleplaystorecleaned.csv")


Я пытался изменить Столбец «Размер» набора данных для удаления символов «M» и «k» с использованием следующего кода

for i in range(len(data['Size'])):
    data['Size'][i]=str(data['Size'][i])
    data['Size'][i]=data['Size'][i].replace('M','')
    data['Size'][i]=data['Size'][i].replace('k','')
    data['Size'][i]=data['Size'][i].replace('Varies with device','')
    data['Size'][i]=float(data['Size'][i])
print(data['Size']) 

Кажется, что код работает только частично на наборе данных как я получаю следующий вывод

0                        19
1                        14
2                       8.7
3                        25
4                       2.8
                ...        
10836                   53M
10837                  3.6M
10838                  9.5M
10839    Varies with device
10840                   19M
Name: Size, Length: 10829, dtype: object

Пожалуйста, укажите правильный способ сделать это.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 15 января 2020

Привет, вы также можете попробовать это:

import pandas as pd
list1= ['20M','9M','10K','10']
dataframe1=pd.DataFrame(data=list1,columns=['Size'])

for i, s in enumerate(dataframe1['Size']):
    if s[len(s)-1]=='M':
        dataframe1['Col1'][i]=dataframe1['Size'][i].replace('M',"")
    if s[len(s)-1]=='K':
        dataframe1['Col1'][i]=dataframe1['Size'][i].replace('K',"")


dataframe1

Вы получите ожидаемый результат.

Примечание: Вы можете добавить, если условие в соответствии с вашими требованиями

0 голосов
/ 15 января 2020

Я создал примерный фрейм данных, чтобы показать результат:

df = pd.DataFrame({'A': [1,2,1], 'B': [3,4,3], 'Size': ['Ma2','kb3','3l Varies with device po']})
for i, v in enumerate(df['Size'].values):
    v = v.replace('M', '')
    v = v.replace('k', '')
    v = v.replace('Varies with device', '')
    df['Size'].values[i] = v
print(df)

До:

    A   B   Size
0   1   3   Mfoobar1
1   2   4   kfoobar2
2   1   3   Varies with devicefoobar3

После:

    A   B   Size
0   1   3   foobar1
1   2   4   foobar2
2   1   3   foobar3
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...