Kontrollere Kolonnetypen
Hvis du kommer over kolonnen 'Fare'
, vil du se at tallene her er separert med -
-tegnet. Det ser litt merkelig ut, ikke sant? Vi pleier å bruke .
som separator, og Python forstår kun tall som er separert med punktum. La oss sjekke typen til denne kolonnen. Dette kan gjøres ved å bruke attributtet .dtypes
. Se på eksemplet med kolonnen 'Age'
.
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)
Forklaring:
Syntaksen for .dtypes
er enkel; du bruker den bare på kolonnen eller på hele datasettet. I vårt tilfelle er typen float64.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
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!
Completion rate improved to 3.03
Kontrollere Kolonnetypen
Sveip for å vise menyen
Hvis du kommer over kolonnen 'Fare'
, vil du se at tallene her er separert med -
-tegnet. Det ser litt merkelig ut, ikke sant? Vi pleier å bruke .
som separator, og Python forstår kun tall som er separert med punktum. La oss sjekke typen til denne kolonnen. Dette kan gjøres ved å bruke attributtet .dtypes
. Se på eksemplet med kolonnen 'Age'
.
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)
Forklaring:
Syntaksen for .dtypes
er enkel; du bruker den bare på kolonnen eller på hele datasettet. I vårt tilfelle er typen float64.
Takk for tilbakemeldingene dine!