intpIntegerusedforindexing (sameasC ssize_t; normally either int32orint64) int8Byte(-128to127) int16Integer(-32768to32767) int32Integer(-2147483648to2147483647) int64Integer(-9223372036854775808to9223372036854775807) uint8 Unsignedinteger(0to255) uint16 Unsignedinteger(0to65535) uint32 Unsignedinteger(...
如果指定了类型,那么数据在转换时,就转换为指定的类型。 integer或signed:dtype里最小的数据类型:np.int8 unsigned:dtype里最小的无符号数据类型:np.uint8 float:最小的float型:np.float32 先举个简单的例子,再回到开始的dataframe df上去。 s是一个Series,其内容如下 直...
t.astype({0: int}, errors=’ignore’) ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 解决方法: 您可以在pandas 0.24.0中使用新的nullable integer dtype.使用astype之前,您首先需要将不完全等于整数的所有浮点数转换为等于整数值(例如,舍入,截断等). In [1]: import numpy as n...
使用astype()方法可以很方便地实现这一目标。 # 将列'B'转换为字符串类型df['B']=df['B'].astype(str)print(df) 1. 2. 3. 通过以上代码,我们成功地将数据框中的’B’列转换为字符串类型。你可以根据实际需求选择需要转换的列。 结论 通过本文的指导,你学会了如何在Python中将数据框(DataFrame)的某一...
intpIntegerusedforindexing (sameasC ssize_t; normally either int32orint64) int8Byte(-128to127) int16Integer(-32768to32767) int32Integer(-2147483648to2147483647) int64Integer(-9223372036854775808to9223372036854775807) uint8 Unsignedinteger(0to255) ...
Python DataFrame 数据类型转换:使用astype方法 一、引言 在数据分析中,我们经常需要对数据进行类型转换。Python 的 Pandas 库提供了一个强大的方法astype(),可以帮助我们轻松地改变 DataFrame 中列的数据类型。本文将详细讲解如何使用astype()方法进行数据类型转换,并展示一个具体的例子。
pythondataframeastype字段类型转换方法 pythondataframeastype字段类型转换⽅法 使⽤astype实现dataframe字段类型转换 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}])print df.dtypes df['col2'] = df['col2'...
# Python code to map Boolean values to integer using .replace() methodimportpandasaspd# Create a sample DataFrame with two columns, 'Column1'# and 'Column2', containing Boolean valuesdata={'Column1':[True,False,True,False],'Column2':[False,True,False,True]}# Create a DataFrame named '...
Python Pandas DataFrame.astype() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。 DataFrame.astype()方法用于将pandas对象投向指定的dtype。 astype()函数还提供了将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。
python学习笔记--pandas Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。 DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的...