Vérification du Type de Colonne
Si vous tombez sur la colonne 'Fare', vous remarquerez que les nombres y sont séparés par le signe -. Cela semble étrange, n'est-ce pas ? Habituellement, le séparateur utilisé est le . et Python ne reconnaît que les nombres séparés par des points. Vérifions le type de cette colonne. Cela peut être fait en utilisant l'attribut .dtypes. Consultez l'exemple avec la colonne 'Age'.
123import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) print(data['Age'].dtypes)
Explication :
La syntaxe .dtypes est simple ; il suffit de l'appliquer à la colonne ou à l'ensemble du jeu de données. Dans notre cas, le type est float64.
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How can I check the data type of the 'Fare' column?
Why is the 'Fare' column using '-' instead of '.' as a separator?
What should I do if the 'Fare' column is not recognized as a numeric type?
Awesome!
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Si vous tombez sur la colonne 'Fare', vous remarquerez que les nombres y sont séparés par le signe -. Cela semble étrange, n'est-ce pas ? Habituellement, le séparateur utilisé est le . et Python ne reconnaît que les nombres séparés par des points. Vérifions le type de cette colonne. Cela peut être fait en utilisant l'attribut .dtypes. Consultez l'exemple avec la colonne 'Age'.
123import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) print(data['Age'].dtypes)
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La syntaxe .dtypes est simple ; il suffit de l'appliquer à la colonne ou à l'ensemble du jeu de données. Dans notre cas, le type est float64.
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