パンダのデータ型を変換する

Question

私は15列のデータフレームを持っていますが、そのうち6つしか必要ないと仮定しています。 集計を実行してからグループ化していますが、投げている間違いです。

def my_compute_function(my_input): 

    df=pd.DataFrame(my_input) 
    df2=df[(df['D'] == "Validated")] 
    df2[['A','E','F']]=df2[['A','E','F']].apply(pd.to_numeric) 
    df3=df2[['A','B','C','D','E','F']].groupby(['B','C','D']).agg({'A': 
    'max','E': 'max','F': 'max'}).reset_index() 

return df3  

私は6つの列A、B、C、D、E、Fだけを必要とします。
この行を追加するとき
df2 [['A'、 'E'、 'F']] = df2 [['A'、 'E'、F ']]。apply（pd.to_numeric）
ValueError：空のデータセットからスキーマを推測できないというエラーが発生しています。

Answer 1

私はあなたが問題の行の前にコードを作業から空白をコピーすることができると思います。

#some code before, copy whitespaces from starts of line to first letter 
    df = pd.read_csv(file) 
^^^^copy here 

    df[['A','B','C']]=df[['A','B','C']].apply(pd.to_numeric) 
^^^^paste here 

Answer 2

これは動作するはずです。

df[['A', 'B', 'C']] = df[['A', 'B', 'C']].apply(pd.to_numeric) 

これは

# Ignore this comment, I needed SO to show a blank 
# line followed by code indented by a space 

df[['A', 'B', 'C']] = df[['A', 'B', 'C']].apply(pd.to_numeric)