<\/p>\n
Un errore comune che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica in genere quando si tenta di convertire una stringa in float in Pandas, quando la stringa contiene uno o pi\u00f9 dei seguenti elementi:<\/span><\/p>\n Quando ci\u00f2 accade, devi prima rimuovere questi caratteri dalla stringa prima di convertirla in float.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come risolvere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di provare a convertire la colonna revenue<\/strong> da stringa a float:<\/span><\/p>\n Riceviamo un errore perch\u00e9 la colonna del reddito<\/strong> contiene il simbolo del dollaro nelle stringhe.<\/span><\/span><\/p>\n Il modo per risolvere questo errore \u00e8 utilizzare la funzione replace()<\/strong> per sostituire i simboli del dollaro nella colonna del reddito<\/strong> con nulla prima di eseguire la conversione:<\/span><\/p>\n Tieni presente che siamo in grado di convertire la colonna delle entrate<\/strong> da una stringa a un valore float e non riceviamo alcun errore poich\u00e9 abbiamo rimosso i simboli del dollaro prima di eseguire la conversione.<\/span><\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come risolvere il problema in Python: l’oggetto ‘numpy.ndarray’ non \u00e8 richiamabile<\/a> Un errore comune che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8: ValueError : could not convert string to float: ‘$400.42’ Questo errore si verifica in genere quando si tenta di convertire una stringa in float in Pandas, quando la stringa contiene uno o pi\u00f9 dei seguenti elementi: Gli spazi Virgole Personaggi speciali Quando ci\u00f2 accade, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError : could not convert string to float: '$400.42'\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Come riprodurre l’errore<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' store<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D'],\n ' revenue<\/span> ': ['$400.42', '$100.18', '$243.75', '$194.22']})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n store revenue\n0 A $400.42\n1 B $100.18\n2 C $243.75\n3D $194.22\n\n#view data type of each column\n<\/span>print<\/span> ( df.dtypes<\/span> )\n\nstore object\nrevenue object\ndtype:object\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to convert 'revenue' from string to float\ndf[' revenue<\/span> '] = df[' revenue<\/span> ']. astype<\/span> (float)\n\nValueError : could not convert string to float: '$400.42'<\/span><\/span>\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h2>\n
#convert revenue column to float\ndf[' revenue<\/span> '] = df[' revenue<\/span> ']. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: float(x. split<\/span> ()[ 0<\/span> ]. replace<\/span> (' $<\/span> ', '')))\n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n store revenue\n0 to 400.42\n1 B 100.18\n2 C 243.75\n3 D 194.22\n<\/span>\n#view data type of each column\nprint<\/span> ( df.dtypes<\/span> )\n\nstore object\nincome float64\ndtype:object<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come risolvere il problema: TypeError: l’oggetto “numpy.float64” non \u00e8 richiamabile<\/a>
Come risolvere il problema: Errore di tipo: oggetto stringa o byte previsto<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"