Python Panda錯誤類型錯誤：不支持的操作數類型爲：'str'和'int'

我想了解如何在Python中使用Pandas。我正在對我的熊貓數據框做數學問題。現在我的數據框看起來是這樣的：Python Panda錯誤類型錯誤：不支持的操作數類型爲：'str'和'int'

打印（標記）

   0  1  2  3  4   5    6 
0  447366345 -2.04 -2.69 176.98 418.84 34.3167521 -118.4068498 
1  447406197 -2.34 -2.18 176.88 418.77 34.3167522 -118.4068499 
2  447446155 -2.63 -1.56 176.74 418.77 34.3167522 -118.4068499 
3  447486653 -2.89 -0.95 176.58 418.84 34.3167522 -118.4068499 
4  447526241 -3.12 -0.42 176.43 418.84 34.3167522 -118.4068499 
5  447566373 -3.34 -0.07 176.32 418.84 34.3167522 -118.4068497 
6  447606036 -3.56 0.05 176.26 418.66 34.3167523 -118.4068497 
7  447645783 -3.77 -0.03 176.28 418.66 34.3167523 -118.4068497 
8  447686269 -3.95 -0.31 176.43 418.95 34.3167523 -118.4068497 

def data_reader(filename, rowname): 
    with open(filename, newline='') as fp: 
     yield from (row[1:] for row in csv.reader(fp, skipinitialspace=True) 
      if row[0] == rowname) 

mike = pd.DataFrame.from_records(data_reader('data.csv', 'mike'))

現在，讓我們說，我想借此行0和1000

mark_time = mark[0]/1000

這會產生錯誤把它

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

我猜測，因爲目前我的數據幀不被視爲一個IN T，所以我繼續這樣做：

mark_time = float (mark[0]/1000)

但是，這也給了我同樣的錯誤。有人可以向我解釋爲什麼？

我的第二個問題是關於繪圖。我已經很好地學習了matplotlib，並且我想在我的Panda數據框中使用它。目前我的做法是這樣的：

fig1 = plt.figure(figsize= (10,10)) 
ax = fig1.add_subplot(311) 
ax.plot(mike_time, mike[0], label='mike speed', color = 'red') 
plt.legend(loc='best',prop={'size':10})

我可以用我的數據幀替換mike_time和mike [0]嗎？

來源

2016-11-21 Jassica Maruo

類型'mark [0] = mark [0] .astype（int）' – EdChum

'float（mark [0]）/ 1000'而不是'float（mark [0]/1000）' – MMF

@MMFI得到這個錯誤TypeError：無法將系列轉換爲 –

您需要使用pandas.read_csv而不是python的csv。

在那裏，你可以使用D型參數爲它提供正確的數據類型爲它的使用方法：

從大熊貓documentation

dtype : Type name or dict of column -> type, default None Data type for data or columns. E.g. {'a': np.float64, 'b': np.int32} (unsupported with engine='python'). Use str or object to preserve and not interpret dtype.

如果必須解析CSV外面大熊貓與進口「from_records」你可以使用coerce_float = True。 Reference

coerce_float : boolean, default False Attempt to convert values to non-string, non-numeric objects (like decimal.Decimal) to floating point, useful for SQL result sets

來源

2016-11-21 17:55:20 PabTorre

我試過這個，但是我一直得到一個錯誤：TypeError：'dtype'是這個函數的一個無效的關鍵字參數。我這樣做的方式：csv.reader（fp，skipinitialspace = True，dtype = float） –

這個答案是錯誤的，'pd.read_csv'會嘗試通過嗅探它們來推斷dtypes，OP使用'csv '這是完全不同的模塊 – EdChum

這是真的@EdChum我更新了答案 – PabTorre

您需要使用pandas read_csv，它會自動爲每列分配最適當的類型。如果你有任何混合類型的列，它會警告你。然後您可以再次運行它，以明確設置類型。

來源

2016-11-21 18:02:45 simon

我試過這個，但我不斷收到錯誤：TypeError：'dtype'是這個函數的一個無效的關鍵字參數。我這樣做的方式：csv.reader（fp，skipinitialspace = True，dtype = float –

您正在使用csv.reader，它是一個python函數，您需要使用pandas.read_csv – simon

而且您不需要函數，只需df = pd.read_csv（「data.csv」） – simon

Python Panda錯誤類型錯誤：不支持的操作數類型爲：'str'和'int'

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