pandas_dataframe元素类型转换并集操作/差集操作/bool&str混合数据类型排序问题/TypeError:unsupported operand type(s)

文章目录

• pandas_dataframe元素类型转换并集操作/差集操作//bool&str混合数据类型排序问题
• TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'bool' and 'str'
• • datafram数据类型转化
  • • astypes函数
    • map(applymap)+python cast
  • 并集&差集&索引重建重排序
  • • • reset_index参考
    • 相关集合论原理

pandas_dataframe元素类型转换并集操作/差集操作//bool&str混合数据类型排序问题

TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘bool’ and ‘str’

• 排序中,可能遇到类似的报错,我们可以尝试通过数据类型转换来解决

datafram数据类型转化

某些时候,我们的数据中包含了一些特殊值,其类型容易被pandas识别为其他(譬如从str被识别为bool类型)

• 错误类型
  • TypeError : unsupported operand type(s) for +: 'bool' and 'str'

astypes函数

• pandas.DataFrame.astype — pandas 1.4.2 documentation (pydata.org)

• 这个方案感觉不是很通用(复杂情况下的实践)

map(applymap)+python cast

• pandas.DataFrame.applymap

这个方案比较靠谱

# 将所有元素类型通过python元素类型强制转化,转换为str类型
df3=df3.applymap(lambda x:str(x))
# 这个时候再执行列上的元素排序不会出现数据类型不同的问题!
df3.sort_values(by='spelling')

并集&差集&索引重建重排序

• 以下代码时候再jupyter方式运行查看
• dataframe可以自己构造的对象

核心函数:

• concat()

• drop_duplicate()

# 并集(去重)(得到原生不重复的全集)
set_union_df=pd.concat([old_df,new_df]).drop_duplicates()
set_union_df
# 根据数据列重新产生(重新建立索引并排序:reset_index(drop=True));
# 或者不用drop参数,直接截取指定列(旧有的索引列自然会被去掉!)
# set_union_df=set_union_df.reset_index()[['spelling']]
# 差集(基于全集的去重操作;求取独有的那部分元素)
##
# 注意concat(的参数)&drop_duplicates(的参数keep)
set_diff_df=pd.concat([set_union_df,old_df]).drop_duplicates(keep=False)
set_diff_df=set_diff_df.reset_index()[['spelling']]
set_diff_df

reset_index参考

• pandas.DataFrame.reset_index

相关集合论原理

# try diff compare(optional):以下是差集和pandas方法的推演
s1=pd.Series([2,3,4,5])
s1
df1=pd.DataFrame(s1)
s2=pd.Series([1,3,4,5])
df2=pd.DataFrame(s2)
set_union_df = pd.concat([df2, df1]).drop_duplicates()
set_union_df
#集合论中: A-B=A-AB
# 我们可以利用concat(A+B,B).drop_duplicates(keep=False)得到类似效果
# df2-df1
set_diff_df=pd.concat([set_union_df,df1]).drop_duplicates(keep=False)
set_diff_df
#df1-df2
set_diff_df=pd.concat([set_union_df,df2]).drop_duplicates(keep=False)
set_diff_df
print(set_union_df)