Pandas dataframe和to_numeric：通过索引选择列
文章标题：Pandas dataframe和to_numeric：按索引选择列的问题及解决方法
在使用Pandas处理数据时，有时我们需要根据索引选择特定的列。然而，有时候可能会遇到一些问题，比如在使用.ix()函数时可能会出现一些错误。下面我们来看一下出现这个问题的原因以及解决方法。
首先，你可能会想要查看以下这篇文章：
《Is .ix() always better than .loc() and .iloc() since it is faster and supports integer and label access?》
在这篇文章中，作者提到了一些关于.ix()函数的问题和性能方面的讨论。
为了更好地理解这个问题，我们需要先了解一些相关的背景知识。Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了一个强大的数据结构和数据操作功能。其中最重要的数据结构之一就是DataFrame，它类似于一个二维表格，可以存储和处理各种类型的数据。
在Pandas中，我们可以使用不同的方法来选择DataFrame中的列。常见的方法有使用标签（.loc()）和使用位置（.iloc()）。然而，有时候我们可能会遇到一些问题，比如在使用.ix()函数时可能会出现一些错误。这是因为.ix()函数在Pandas 0.20.0版本之后已经被弃用，不再建议使用。官方文档中推荐使用.loc()和.iloc()函数来代替.ix()函数。
除了选择列的方法之外，还有一种常见的问题是如何处理DataFrame中的非数值数据。在处理数据时，我们经常需要将非数值数据转换为数值数据，以便进行计算和分析。这时，我们可以使用Pandas的.to_numeric()函数来将非数值数据转换为数值数据。具体的用法可以参考官方文档。
解决这个问题的方法是：
1.避免使用.ix()函数，而是使用.loc()和.iloc()函数来选择DataFrame中的列。
2.使用Pandas的.to_numeric()函数将非数值数据转换为数值数据。
总之，Pandas是一个非常强大的数据分析和处理工具，但在使用过程中可能会遇到一些问题。通过查阅官方文档和相关资源，我们可以找到解决问题的方法，并更好地利用Pandas来处理数据。希望这篇文章能帮助到你！
Pandas是一个用于数据分析和数据操作的Python库。在Pandas中，可以使用DataFrame来表示和处理数据。在这个问题中，出现了一个需要根据索引选择列的需求，并且使用to_numeric函数将选定的列转换为数字类型。
首先，创建一个DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({1:['1','2','3'],
2:[4,5,6],
3:[7,8,9],
4:['1','3','5'],
5:[5,3,6],
6:['7','4','3']})
print (df)
输出结果：
1 2 3 4 5 6 0 1 4 7 1 5 7 1 2 5 8 3 3 4 2 3 6 9 5 6 3
然后，打印DataFrame的数据类型：
print (df.dtypes)
输出结果：
1 object 2 int64 3 int64 4 object 5 int64 6 object dtype: object
接下来，打印DataFrame的列索引：
print (df.columns)
输出结果：
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype='int64')
通过以上代码可以看出，DataFrame的第一列、第四列和第六列的数据类型是object，需要将它们转换为数字类型。
可以使用ix函数选择列，并使用apply和to_numeric函数进行转换：
cols = [1,4,6] df.ix[:, cols] = df.ix[:, cols].apply(pd.to_numeric) print (df)
输出结果：
1 2 3 4 5 6 0 1 4 7 1 5 7 1 2 5 8 3 3 4 2 3 6 9 5 6 3
再次打印DataFrame的数据类型，可以看到第一列、第四列和第六列的数据类型已经变为int64：
print (df.dtypes)
输出结果：
1 int64 2 int64 3 int64 4 int64 5 int64 6 int64 dtype: object
如果列的名称是字符串，而不是整数（尽管它看起来像整数），需要在选择列的列表中添加''：
df = pd.DataFrame({'1':['1','2','3'],
'2':[4,5,6],
'3':[7,8,9],
'4':['1','3','5'],
'5':[5,3,6],
'6':['7','4','3']})
print (df.columns)
输出结果：
Index(['1', '2', '3', '4', '5', '6'], dtype='object')
在选择列的列表中添加''：
cols = ['1','4','6'] df.ix[:, cols] = df.ix[:, cols].apply(pd.to_numeric) print (df)
输出结果：
1 2 3 4 5 6 0 1 4 7 1 5 7 1 2 5 8 3 3 4 2 3 6 9 5 6 3
可以看到，列的名称是字符串的情况下，也可以进行选择和转换。
最后，提到了一个关于如何使用整数引用具有非整数标头的列的问题。可以使用iloc函数，例如，选择第6列可以使用df.iloc[:,5]（Python从0开始计数）。
本文介绍了如何使用Pandas的DataFrame和to_numeric函数按索引选择列，并将其转换为数字类型。通过ix函数和apply方法，可以轻松地完成这个任务。同时还提到了当列的名称是字符串时，需要在选择列的列表中添加''。对于使用整数引用具有非整数标头的列的问题，可以使用iloc函数来实现。Pandas提供了强大的工具来处理和操作数据，使得数据分析变得更加高效和方便。