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()直接转换时会失败。而使用pd.to_numeric()并设置errors='coerce'...
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:...
dtype:指定 DataFrame 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型,例如np.int64、np.float64等。如果不提供此参数,则根据数据自动推断数据类型。 copy:是否复制数据。默认为 False,表示不复制数据。如果设置为 True,则复制输入的数据。 Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。
dtype: float64 s.index Out[5]: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object'...
gas_pedal float64dtype:object info()- 打印 DataFrame 的概要信息(索引数据类型、列数据类型、内存使用等) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[4]:df.info()<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:10764entries,0to10763Datacolumns(total2columns):# Column Non-Null Count Dtype...
Name:a,dtype:object,'b':00.50010.25020.125Name:b,dtype:float64} split - 将列/数据/索引拆分为键,值分别为列名,数据值分别按行和索引标签 >>>df.to_dict('split'){'columns':['a','b'],'data':[['red',0.5],['yellow',0.25],['blue',0.125]],'index':[0,1,2]} ...
常见的 dtype 包括int64,float64,object(通常用于字符串),datetime64,bool等。 优势 灵活性: DataFrame 允许不同列有不同的数据类型,这使得它非常适合处理混合类型的数据。 高效性: pandas 底层使用 NumPy 数组,因此在数值计算方面非常高效。 易用性: 提供了丰富的数据操作和分析功能,如过滤、排序、分组等。
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']