Überprüfung des Spaltentyps
Falls Sie auf die Spalte 'Fare'
stoßen, werden Sie feststellen, dass die Zahlen hier mit dem -
-Zeichen getrennt sind. Das wirkt ungewöhnlich, oder? Üblicherweise wird .
als Trennzeichen verwendet, und Python kann nur Zahlen mit Punkten als Trennung interpretieren. Überprüfen wir den Typ dieser Spalte. Dies kann mit dem Attribut .dtypes
erfolgen. Sehen Sie sich das Beispiel mit der Spalte 'Age'
an.
123import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) print(data['Age'].dtypes)
Erläuterung:
Die Syntax von .dtypes
ist einfach; sie wird entweder auf eine Spalte oder auf das gesamte Datenset angewendet. In unserem Fall ist der Typ float64.
Danke für Ihr Feedback!
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How can I check the data type of the 'Fare' column?
Why is the 'Fare' column using '-' instead of '.' as a separator?
What should I do if the 'Fare' column is not recognized as a numeric type?
Awesome!
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Falls Sie auf die Spalte 'Fare'
stoßen, werden Sie feststellen, dass die Zahlen hier mit dem -
-Zeichen getrennt sind. Das wirkt ungewöhnlich, oder? Üblicherweise wird .
als Trennzeichen verwendet, und Python kann nur Zahlen mit Punkten als Trennung interpretieren. Überprüfen wir den Typ dieser Spalte. Dies kann mit dem Attribut .dtypes
erfolgen. Sehen Sie sich das Beispiel mit der Spalte 'Age'
an.
123import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) print(data['Age'].dtypes)
Erläuterung:
Die Syntax von .dtypes
ist einfach; sie wird entweder auf eine Spalte oder auf das gesamte Datenset angewendet. In unserem Fall ist der Typ float64.
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