値がたくさんあるのnan
は、同種の列タイプがないためです。したがって、たとえば、列全体で平均しようとすると、意味があるpandas.read_csv
場合にのみ数値列に変換されるため、意味がありません。たとえば、数値と同じ列に文字列の日付やその他のテキストがない場合などです。
df.head()
また、単純な分析を行う前に、データを簡単に確認することもお勧めします。将来、なぜ出力が「変」なのか疑問に思ったときに、多くの時間を節約できます。
とはいえ、次のようにして数値に変換できますが、必ずしも意味があるとは限りません。
In [35]: df = read_csv('GOOG Key Ratios.csv', skiprows=2, index_col=0, names=['Y%d' % i for i in range(11)])
In [36]: df.head() # not homogeneously typed columns
Out[36]:
Y0 Y1 Y2 Y3 Y4 \
NaN 2003-12 2004-12 2005-12 2006-12 2007-12
Revenue USD Mil 1,466 3,189 6,139 10,605 16,594
Gross Margin % 57.3 54.3 58.1 60.2 59.9
Operating Income USD Mil 342 640 2,017 3,550 5,084
Operating Margin % 23.4 20.1 32.9 33.5 30.6
Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
NaN 2008-12 2009-12 2010-12 2011-12 2012-12 TTM
Revenue USD Mil 21,796 23,651 29,321 37,905 50,175 55,797
Gross Margin % 60.4 62.6 64.5 65.2 58.9 56.7
Operating Income USD Mil 6,632 8,312 10,381 11,742 12,760 12,734
Operating Margin % 30.4 35.1 35.4 31.0 25.4 22.8
In [37]: df.convert_objects(convert_numeric=True).head()
Out[37]:
Y0 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Revenue USD Mil NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Gross Margin % 57.3 54.3 58.1 60.2 59.9 60.4 62.6 64.5 65.2 58.9 56.7
Operating Income USD Mil 342.0 640.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Operating Margin % 23.4 20.1 32.9 33.5 30.6 30.4 35.1 35.4 31.0 25.4 22.8