bool_ Boolean (True or False) stored as a byte int_ Default integer type (same as C long; normally either int64 or int32) intc Identical to C int (normally int32 or int64) intp Integer used for indexing (same as
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...
4. 使用astype()进行数据类型转换 现在,我们使用astype()方法将列的数据类型进行转换。例如,我们将列A从整数转换为浮点数,将列C从字符串转换为整数。 df['A']=df['A'].astype(float)# 将列 A 从整数转换为浮点数df['C']=df['C'].astype(int)# 将列 C 从字符串转换为整数 1. 2. 5. 查看转换...
intpIntegerusedforindexing (sameasC ssize_t; normally either int32orint64) int8Byte(-128to127) int16Integer(-32768to32767) int32Integer(-2147483648to2147483647) int64Integer(-9223372036854775808to9223372036854775807) uint8 Unsignedinteger(0to255) uint16 Unsignedinteger(0to65535) uint32 Unsignedinteger(...
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). ...
下面是实现“python DataFrame astype 字符串”的具体步骤: 步骤1:准备数据框 首先,你需要准备一个数据框,这个数据框包含需要转换为字符串的列。在这里,我们使用pandas库创建一个简单的数据框。 importpandasaspd# 创建一个包含不同数据类型的数据框data={'A':[1,2,3,4],'B':[5.0,6.0,7.0,8.0],'C':['...
# 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 '...
intpIntegerusedforindexing (sameasC ssize_t; normally either int32orint64) int8Byte(-128to127) int16Integer(-32768to32767) int32Integer(-2147483648to2147483647) int64Integer(-9223372036854775808to9223372036854775807) uint8 Unsignedinteger(0to255) ...
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...
importpandas as pd#创建示例 DataFramedata ={'Name': ['Alice','Bob','Charlie'],'Age': [25.0, 30.0, 35.0]#注意:这里的年龄列是浮点数类型} df=pd.DataFrame(data)#将 'Age' 列的数据类型设置为整数df['Age'] = df['Age'].astype(int)print("DataFrame with 'Age' column as integer:")prin...