无法将Pandas Dataframe列转换为float

Posted 2021-04-07

我正在使用Pandas读取包含几个必须转换为浮点数的列的CSV文件：

    df = pd.read_csv(r'dataset.csv',  low_memory=False,  sep = ',')
    df.head(2)

    Coal Flow 01    Air Flow 01 Outlet Temp 01  Inlet Temp 01   Bowl DP 01  Current 01  Vibration 01
    0   51.454407   101.432340  64.917089   234.2488932 2.470623    96.727352   1.874374
    1   51.625368   100.953089  64.726890   233.2340394 2.495698    96.309512   1.996391

接下来，我在一个名为features的变量中指定需要转换为浮点数的列：

    features = ['Coal Flow 01', 'Air Flow 01', 'Outlet Temp 01', 'Inlet Temp 01',
           'Bowl DP 01', 'Current 01', 'Vibration 01']

然后我需要将列的值转换为浮点数，但出现错误。

features = np.stack([df[col].values for col in features], 1)
features = torch.tensor(features, dtype=torch.float)
features[:5]

Pandas显示给我的错误是：

KeyError：“ [索引（[51.45440668，101.4323397，64.91708906，'234.2488932'， n 2.470623484，96.72735193，1.87437372]， n dtype ='object'）中都不存在]] >>

我正在使用Pandas读取CSV文件，其中包含必须转换为浮点数的几列：df = pd.read_csv（r'dataset.csv'，low_memory = False，sep ='，'）df.head（2）煤流量01 ...

答案

为什么不只使用astype：