转换 Pandas 数据框的 dtype

Question

我有一个 Pandas 数据帧存储为 'object'，但我需要将数据帧结构更改为 'int'因为 'object' dtype 不会在 kmeans() 函数中处理 numpy library

我已根据此示例设法将数据帧的每一列转换为 float64 Pandas: change data type of columns，但我无法将整个内容更改为其他内容。

 #create subset of user variables
 user.posts = user.posts.astype('int')
 user.views = user.views.astype('int')
 user.kudos = user.kudos.astype('int')

 Y = user[['posts','views','kudos']]
 #convert dataframe into float
 X.convert_objects(convert_numeric=True).dtypes

Out[205]:
 posts    float64
 views    float64
 kudos    float64
 dtype: object

当我尝试运行

时，这会导致问题

K = range(1,10)

# scipy.cluster.vq.kmeans
KM = [kmeans(X,k) for k in K] # apply kmeans 1 to 10

我收到错误

  --->KM = [kmeans(X,k) for k in K] # apply kmeans 1 to 10
  ^

  AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dtype'

kmeans 在 K 或 X 数据帧上有什么问题，如何解决？谢谢

Answer 1

将其保存为值，而不是对象。根据这个 post How to convert a pandas DataFrame subset of columns AND rows into a numpy array?

user.posts = user.posts.astype('float')
user.views = user.views.astype('float')
user.kudos = user.kudos.astype('float')

Y = user[['posts','views','kudos']].values

转换 Pandas 数据框的 dtype

Convert Pandas dtype of dataframe

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