Моя идея состоит в том, чтобы сначала преобразовать их в строки, а затем извлечь из них числа с плавающей запятой и целые числа. Но когда я запускаю код
Я практикуюсь в обработке данных и столкнулся с проблемой. [code]food['GPA'].unique() [/code] И результат [code]array(['2.4', '3.654', '3.3', '3.2', '3.5', '2.25', '3.8', '3.904', '3.4', '3.6', '3.1', nan, '4', '2.2', '3.87', '3.7', '3.9', '2.8', '3', '3.65', '3.89', '2.9', '3.605', '3.83', '3.292', '3.35', 'Personal ', '2.6', '3.67', '3.73', '3.79 btch', '2.71', '3.68', '3.75', '3.92', 'Unknown', '3.77', '3.63', '3.882'], dtype=object) [/code] Моя идея состоит в том, чтобы сначала преобразовать их в строки, а затем извлечь из них числа с плавающей запятой и целые числа. Но когда я запускаю код [code]food['GPA'] = food['GPA'].astype(str).str.extract('(\d*\.\d+|\d+)', expand=False) food['GPA'] = pd.to_numeric(food['GPA'], errors='coerce') [/code] все значения в столбце GPA преобразуются в 3,0 и 4,0 вместо сохранения десятичных значений. [code]food['GPA'].unique() [/code] [code][3. 2. 4.] [/code] Может ли кто-нибудь помочь мне понять, почему теряются десятичные дроби и как их сохранить?
Я использую метод gdal.Grid() для интерполяции разбросанных точек. Это работает так хорошо!
Но значения пикселей, рассматриваемые для векторизации, являются просто целыми числами. Мой код выглядит следующим образом:
# Set grid settings
myalg =...
Я использую функцию gdal.Polygonize() для векторизации основных регионов в растре. Это работает так хорошо!
Но значения пикселей, рассматриваемые для векторизации, являются просто целыми числами, поэтому кластеризация игнорирует группы данных между...
Я пытаюсь усечь числа с плавающей запятой в моем DataFrame до желаемого количества десятичных знаков. Я обнаружил, что это можно сделать с помощью Pandas и NumPy, но я также видел, что это возможно с помощью Polars.Config.set_float_precision.
Ниже...