如何从具有大多数浮点类型值的数据框中的列中删除'\t'分隔符
How to remove the '\t' delimiter from the Column in dataframe with mostly float type values
我的 Dataframe 浮点类型列中只有很少的 '\t',而所有其他值都是浮点类型。
如果不将它们设为浮点值,我将无法删除它们 'NaN'。我使用了以下命令,然后所有浮点值都变成了 NaN。
df["col"] = df["col"].str.replace("\t","")
我也尝试了一些其他方法(如 astype(float)、isnumeric() 等),但似乎没有任何效果。我知道这看起来很简单,但我无法解决。
我找到了如下解决方案
for r in range(0,len(df)):
if type(df['col_name'][r]) == str:
df['col_name'][r] = df['PCC PHY Throughput DL_All Logs'][r].replace("\t", "")
# If want to convert to NaN so that later drop it, uncomment the following and comment the above line
#df['PCC PHY Throughput DL_All Logs'][r] = np.nan
我的 Dataframe 浮点类型列中只有很少的 '\t',而所有其他值都是浮点类型。
如果不将它们设为浮点值,我将无法删除它们 'NaN'。我使用了以下命令,然后所有浮点值都变成了 NaN。
df["col"] = df["col"].str.replace("\t","")
我也尝试了一些其他方法(如 astype(float)、isnumeric() 等),但似乎没有任何效果。我知道这看起来很简单,但我无法解决。
我找到了如下解决方案
for r in range(0,len(df)):
if type(df['col_name'][r]) == str:
df['col_name'][r] = df['PCC PHY Throughput DL_All Logs'][r].replace("\t", "")
# If want to convert to NaN so that later drop it, uncomment the following and comment the above line
#df['PCC PHY Throughput DL_All Logs'][r] = np.nan