Pandas CSV Datei Zahl umwandeln
Verfasst: Freitag 8. Januar 2021, 20:18
Ich möchte aus einer CSV Datei den Median berechnen.
Die CSV Datei habe ich bereits eingelesen, sie ist wie folgt aufgebaut:
date time consumption
0 01.01.2017 00:15 1.284.626
1 01.01.2017 00:30 1.275.433
2 01.01.2017 00:45 1.270.361
3 01.01.2017 01:00 1.263.570
4 01.01.2017 01:15 1.249.837
Ich würde zuerst die Werte der consumption(rechte Spalte) in einen float datentyp umwandeln.
Dies ist jedoch nicht möglich, da die Zahlen (z.B 1.284.626) Punkte enthalten.
Ich habe versucht die Punkte aus den Zahlen zu entfernen. (Somit nur noch 1284626)
Dies war jedoch ohne Erfolg.
Ich habe folgenden Programmcode verwendet:
df["consumption"] = [x.replace(".", "") for x in df["consumption"]
Ich würde mich über einen Lösungsvorschlag freuen
Die CSV Datei habe ich bereits eingelesen, sie ist wie folgt aufgebaut:
date time consumption
0 01.01.2017 00:15 1.284.626
1 01.01.2017 00:30 1.275.433
2 01.01.2017 00:45 1.270.361
3 01.01.2017 01:00 1.263.570
4 01.01.2017 01:15 1.249.837
Ich würde zuerst die Werte der consumption(rechte Spalte) in einen float datentyp umwandeln.
Dies ist jedoch nicht möglich, da die Zahlen (z.B 1.284.626) Punkte enthalten.
Ich habe versucht die Punkte aus den Zahlen zu entfernen. (Somit nur noch 1284626)
Dies war jedoch ohne Erfolg.
Ich habe folgenden Programmcode verwendet:
df["consumption"] = [x.replace(".", "") for x in df["consumption"]
Ich würde mich über einen Lösungsvorschlag freuen