使用 pandas 和 numpy 格式化和输入答案

【问题标题】：format and type with pandas and numpy使用 pandas 和 numpy 格式化和输入
【发布时间】：2017-05-11 21:46:04
【问题描述】：

我使用 pandas 读取 csv，我收集了 2 个数据数组，它们是 str 的元组数组：

count = pandas.read_csv('data.csv', sep=",", delimiter=";", usecols = ["time", "value"])
time = np.array(count["time"])
value = np.array(count["value"])
count = [(time[i], value[i]) for i in range(len(time))]

但是，当我启动程序时，我有这个错误：

TypeError: Mismatch between array dtype ('<U10') and format specifier ('%.18e %.18e')

我尝试更改格式，但没有成功。我想我不明白格式（'U10'）。你有什么想法吗？

我在 Python 3.4 中

【问题讨论】：

请从您的csv中发布一两行示例，否则其他人很难调试。另外，请确保您已经发布了整个代码（请参阅如何创建 minimal reproducible example）。
哪一行实际上导致了这个错误？
另外，U10 表示一个 10 字节的 unicode 字符串，这可以说更难找到有意义的答案。

标签： python-3.x pandas numpy

【解决方案1】：

IMO 将 Pandas.Series 转换为 Numpy 数组的最简单方法是使用 .values 属性：

time = count["time"].values
value = count["value"].values

您可能还想使用以下函数之一预先转换 dtype：

【讨论】：