要将DataFrame列转换为int，可以使用pandas method.astype()，如下所示：Python有动态类型：一个Python对象可以是任何类型的。因此，Pythonlist可以包含各种类型的对象。PandasSeries（这是DataFrame表示列的方式）由numpy.array支持。numpy通过使用相同类型表示数组中的所有元素来节省时间和空间
astype('float')会更改数据,而不仅仅是数据类型 、 我从aws s3-bucket下载了一堆csv文件,并将它们放入数据帧中。在将dataframe上传到sql server之前,我想更改dataframe的列,使其具有正确的数据类型。当我在一个列上运行astype('float64')时,我想要改变它,不仅改变数据类型,还改变数据。如您所见,第三列(testcol...
选自DATAQUEST 作者：Josh Devlin 机器之心编译 参与：Panda pandas 是一个 Python 软件库，可用于数据操...
然后，df.iloc[0]强制转换为表示所有三列的类型，即numpy.float64。
Using.astype()ensures the DataFrame retains its structure but may cause issues with overflows in large numbers. Converting float to integer may impact performance, especially with large datasets, due to the change in memory usage. NaN values in float columns must be handled before conversion, as...
Example 1: astype() Function does not Change Data Type to String In case we want tochange the data type of a pandas DataFrame column, we would usually use the astype function as shown below: data['x2']=data['x2'].astype(str)# Applying astype function ...
验证Pandas DataFrame列和单元格值Pandas有一个专用的方法astype，可以使用类似dict的Map来更改列的数据类型...
importpandasaspdimportnumpyasnptest=pd.DataFrame(np.random.randn(1,10),columns=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','k'])test.dtypes# all floatstest=test.astype('object')test.dtypes# all objectstest['j']='0'# this is a string containing the number zerotest.dtypes# al...
https://stackoverflow.com/questions/54759936/extension-dtypes-in-pandas-appear-to-have-a-bug-with-query Code to reproduce: df_test = pd.DataFrame(data=[4,5,6], columns=["col_test"]) df_test = df_test.astype(dtype={"col_test": pd.Int32Dtype()}) df_test.query("col_test != 6"...
下面是输出的代码和屏幕截图：试试这个：用0替换nan/ missing值，用int替换float值。