将对象数组中的元素从int转换为float python numpy

请参见下面的代码，我有一个数组

y

，它是一个

numpy

对象数组

我正在尝试将

[15,7,9,10,7,8,20,16,9]

转换为如下浮动：

[15.0,7.0,9.0,10.0,7.0,8.0,20.0,16.0,9.0]

我怎样才能用numpy或panda做到这一点

df = pd.read_csv('./body.csv')
data = df.values

cols = range(0, 8) 
X = data[:, cols]
N, M = X.shape

classLab = data[:,-1]
y = classLab

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感谢您的帮助，谢谢

如果使用

pandas.read\u csv（）

，则可以在读取时确保类型：

df=pd.read\u csv（'myfile.csv'，dtype={'mycolumn'：float}）

或者，您可以在阅读以下内容后执行此操作：

df['mycolumn']=df['mycolumn'].astype（float）

无论哪种情况，整个列（存储为numpy数组）都将转换为所选类型。不能只有少数元素为

float

，其他元素为

int

如果处理多个列的numpy数组，情况也是如此：

X=data.loc[：，0:8].astype（float）

df['col0']=df['col0'].astype（float）

不起作用，我得到了这个错误：索引器：只有整数、片（

：

）、省略号（

…

）、numpy.newaxis（

无

）和整数或布尔数组是有效的索引。首先，不能将numpy数组的一部分转换为其他类型（或者你会得到一个

对象的数组

，其中一些是

int

，一些是

float

）。要么全是，要么全是。Numpy数组最好是同质的。第二，请不要发布代码或数据的图像。第三，你在pandas数据帧中显示的提示，而不是Numpy数组（因为索引和列）.第四，请提供一个。@PierreD首先我是python新手，因此一切都有点混乱。接下来我使用panda读取数据，然后使用numpy更改数据，因此我认为我必须使用numpy，但听起来似乎也可以使用panda。问题是：你想实现什么？最简单的是to在阅读时或阅读后，将整列转换为

float

。谢谢，它成功了！