Первый выпуск »
группа 1.0 должна быть такой же, как и 1. Я написал df ['x'] = df ['x] .replace ({' 1.0: '1'}). это ничего не меняет. 9,0 против 9, 3,0 против 3 имеют те же симптомы "
было исправлено, когда я добавил dtype = {'FREQUANCY': 'object'} во время чтения файла csv. Группа 1.0 рухнула с группой 1 ... После этого замена работает просто отлично.
Все остальные проблемы в значительной степени решены, за исключением проблемы 2 в том, что она по-прежнему устанавливает тип переменной int64, где присутствуют символьные переменные. Я думаю, что, возможно, Python принимает правило большинства для голосования по типу данных. Это действительно верно, числовые значения доминируют над подсчетом.