转换前的数据类型: value object dtype: object astype()转换失败: could not convert string to float: 'abc' 转换后的数据类型: value float64 dtype: object 转换后的DataFrame内容: value 0 1.1 1 2.2 2 NaN 3 4.4 在这个例子中,'abc'是一个无法转换为浮点数的字符串,因此在使用astype()直接转换时会...
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 直接使用to_numeric函数,对errors不进行处理的结果如下。可以...
dtype: object >>>pd.to_numeric(s) 0 8.0 1 6.0 2 7.5 3 3.0 4 0.9 dtype: float64 #可以看到这边是转成了float类型,如果数据中都是整数类型或者整数型的字符串,那么to_numeric转换成的是int类型 df["a"] = pd.to_numeric(df["a"]) #转换DataFrame中的一列 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
dtype: object 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 请注意,points 列现在的数据类型为float64。 1. 方法二:使用to_numeric()将对象转为浮点数 以下代码显示了如何使用to_numeric()函数将 DataFrame 中的点列从对象转换为浮点数:...
if df[c].dtype == object: print "convert ", df[c].name, " to string" df[c] = df[c].astype(str) 然后,df["attr2"]仍然有dtype object,虽然type(df["attr2"].ix[0]揭示str,这是正确的。 熊猫区分int64和float64和object。什么是没有的背后的逻辑是什么dtype str?为什么被str覆盖object?
pd.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数说明: data:输入的数据,可以是 ndarray,series,list,dict,标量以及一个 DataFrame。 index:行标签,如果没有传递 index 值,则默认行标签是 np.arange(n),n 代表 data 的元素个数。 columns:列标签,如果没有传递 columns 值,则默认列标签是 np.arange...
...apple', Timedelta('1 days 00:00:00')], dtype=object) 执行转换操作时,to_numeric() 还有一个参数,downcast,即向下转型,可以把数值型转换为减少内存占用的数据类型...True False NaT 1 2 5.0 False True 1 days 2 3 6.0 True False 1 days 选择字符串型的列必须要用...
col2 float64 dtype: object ``` 3.使用apply()方法将指定列转换为自定义类型 若要将DataFrame中的一列或多列转换为自定义类型,可使用DataFrame的apply()方法,并传入自定义函数。例如,将DataFrame中的一列转换为datetime类型,代码如下: ``` import pandas as pd df = pd.DataFrame({'date_str': ['2022-01...
obj1[obj1.notnull()]#只有True的才显示#执行结果cloud 21.0sean18.0yang19.0dtype: float64 3.Series特性 从ndarray创建Series:Series(arr) 与标量(数字):sr * 2 两个Series运算 通用函数:np.ads(sr) 布尔值过滤:sr[sr>0] 统计函数:mean()、sum()、cumsum() ...
Capital/Major City Tokyo Area 377972 Population 1.26922e+08 Population Density 335.798 Name: Japan, dtype: object 请注意,.loc方法返回的内容是其自身的索引对象,你可使用常用的索引语法来访问其中的元素: Python countries.loc['Japan']['Area']