pandas 如何将一个值的序列转换为仅浮点数？

j7dteeu8 于 2023-08-01 发布在其他

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我有一个只有一个值的序列，我只想得到那个值。我运行了一个代码，通过索引匹配得到值，我得到了一个如下的序列：

(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

Timestamp
2017-04-02    2934.93
Freq: D, Name: KWH, dtype: float64

字符串
但是当我试图通过这个把它转换成float的时候：

float(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

型
抛出一个错误：

TypeError: cannot convert the series to <type 'float'>

型
预期的输出：2934.93
如果你能帮忙的话，我会很感激的。

有编辑：

我面临另一个问题：
假设我得到一个空序列，那么我如何将它转换为零？
我这样做：

(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

型
有这样一个系列：

Series([], Freq: D, Name: KWH, dtype: float64)

型
请帮帮忙。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/45231441/how-to-convert-a-series-of-one-value-to-float-only

5条答案

按热度按时间

t3psigkw1#

使用loc

normal_sum.loc[date, 'KWH']

字符串
请参阅@MaxU对at的回答
get_value

normal_sum.get_value(date, 'KWH')

型
若要在索引中没有日期时返回零，可以

normal_sum.KWH.get(date, 0)

型

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vs91vp4v2#

如果数据序列中只有一个元素，你可以通过调用tolist()并引用[0]获取新列表的第一个元素来将其转换为list。

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5lhxktic3#

我们可以使用Series.at[...]方法进行标量查找：

In [138]: normal_sum = pd.Series([1.234], index=['KWH'])

In [139]: normal_sum
Out[139]:
KWH    1.234
dtype: float64

In [140]: normal_sum.at['KWH']
Out[140]: 1.234

字符串

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uurity8g4#

正如它所说的，你试图将一个系列转换为一个浮动，这是不可能的。一个Series可能有几个条目，每个条目不必是浮点数或整数，它可以是任何东西。所以你必须选择你的特定条目，要么用（坏的方式）：

normal_sum['KWH'].loc[0]

字符串
或者是

normal_sum['KWH'].iloc[date]

型
编辑：应该避免像以前那样做的链式索引，下面的方法更好。
如果您直接从数据框中选择（而不是从Series normal_sum ['KWH']），您可以这样做：

normal_sum.iloc[0,0]

型
或者是

normal_sum.loc[date, 'KWH']

型

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h22fl7wq5#

现在（从什么时候开始？））的专用功能：

normal_sum.item()

字符串
该方法的一个优点是，如果不完全是一个项，它将引发异常。

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有编辑：

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