转换数据框的 Pandas dtype答案

【问题标题】：Convert Pandas dtype of dataframe转换数据框的 Pandas dtype
【发布时间】：2015-05-03 06:48:28
【问题描述】：

我有一个 Pandas 数据框，它存储为“对象”，但我需要将数据框结构更改为“int”，因为“对象”dtype 不会在 kmeans() numpy 库的函数

我已经设法将数据帧的每一列转换为 float64，基于此示例 Pandas: change data type of columns，但我无法将整个内容更改为其他任何内容。

 #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

这会在我尝试运行时导致问题

K = range(1,10)

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

我得到了错误

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

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

kmeans 对 K 或 X 数据帧有什么问题，如何解决？谢谢

【问题讨论】：

已答复！ user.posts = user.posts.astype('float') user.views = user.views.astype('float') user.kudos = user.kudos.astype('float') Y = user[['posts' ,'views','kudos']].values

标签： python numpy pandas k-means

【解决方案1】：

将其保存为值，而不是对象。根据这篇文章 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

【讨论】：