我正在尝试在 Python 中对以下 Pandas DataFrame 进行排序:
import numpy as np
import pandas as pd
heading_cols = [
"Video Title",
"Up Ratings",
"Down Ratings",
"Views",
"User Name",
"Subscribers",
]
column_1 = [
"Adelaide",
"Brisbane",
"Darwin",
"Hobart",
"Sydney",
"Melbourne",
"Perth",
]
column_2 = [1295, 5905, 112, 1357, 2058, 1566, 5386]
column_3 = [1158259, 1857594, 120900, 205556, 4336374, 3806092, 1554769]
column_4 = [600.5, 1146.4, 1714.7, 619.5, 1214.8, 646.9, 869.4]
column_5 = ["Bob","Tom","Dave","Sally","Rick","Mary","Roberta"]
column_6 = [25000,30000,15000,15005,20000,31111,11000]
#Generate data:
xdata_arr = np.array([column_1,column_2,column_3,column_4,column_5,column_6]).T
# Generate the DataFrame:
df = pd.DataFrame(xdata_arr, columns=heading_cols)
print(df)
接下来的 2 行代码会导致问题:
# Print DataFrame and basic stats:
print(df["Up Ratings"].describe())
print(df.sort('Views', ascending=False))
问题:
- 排序不适用于任何列。
- 统计信息应包括平均值、标准差、最小值、最大值等。这些不会显示。
问题是 dtypes() 正在为所有列返回“对象”。这是错误的。有些应该是整数,但我不知道如何只更改数字。我努力了:
df.convert_objects(convert_numeric=True)
但这不起作用。所以,然后我去了 NumPy 数组并尝试在那里更改 dtypes:
dt = np.dtype(
[
(heading_cols[0], np.str_),
(heading_cols[1], np.int16),
(heading_cols[2], np.int16),
(heading_cols[3], np.int16),
(heading_cols[4], np.str_),
(heading_cols[5], np.int16),
]
)
但这也不起作用。
有没有办法手动将 dtype 更改为数字?