<\/p>\n
Een veel voorkomende fout die u kunt tegenkomen bij het gebruik van panda’s is:<\/span><\/p>\n Deze fout treedt meestal op wanneer u een tekenreeks probeert te converteren zodat deze in panda’s zweeft, terwijl de tekenreeks een of meer van de volgende elementen bevat:<\/span><\/p>\n Wanneer dit gebeurt, moet u deze tekens eerst uit de string verwijderen voordat u deze naar een float converteert.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze fout in de praktijk kunt oplossen.<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:<\/span><\/p>\n Stel nu dat we proberen de inkomstenkolom<\/strong> om te zetten van een string naar een float:<\/span><\/p>\n We ontvangen een foutmelding omdat de inkomstenkolom<\/strong> een dollarteken in de tekenreeksen bevat.<\/span><\/span><\/p>\n De manier om deze fout op te lossen is door de functie Replace()<\/strong> te gebruiken om de dollartekens in de inkomstenkolom<\/strong> door niets te vervangen voordat de conversie wordt uitgevoerd:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat we de omzetkolom<\/strong> van een string naar een zwevende kolom kunnen converteren en dat we geen fouten ontvangen omdat we de dollartekens hebben verwijderd voordat we de conversie uitvoerden.<\/span><\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende fouten in Python kunt oplossen:<\/span><\/p>\n Oplossing in Python: Object ’numpy.ndarray‘ kan niet worden opgevraagd<\/a> Een veel voorkomende fout die u kunt tegenkomen bij het gebruik van panda’s is: ValueError : could not convert string to float: ‚$400.42‘ Deze fout treedt meestal op wanneer u een tekenreeks probeert te converteren zodat deze in panda’s zweeft, terwijl de tekenreeks een of meer van de volgende elementen bevat: De ruimtes Komma’s Speciale […]<\/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":[],"class_list":["post-3346","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n ValueError : could not convert string to float: '$400.42'\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Hoe de fout te reproduceren<\/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 Hoe u de fout kunt oplossen<\/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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Oplossing: TypeError: Object ’numpy.float64′ kan niet worden opgevraagd<\/a>
Oplossing: Typefout: verwacht tekenreeks- of bytesobject<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"