#downcast='unsigned'# sample dataframedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5],'B': ['a','b','c','d','e'],'C': [1.1,'1.0','1.3',2,5]})# converting all columns to string typedf = df.astype(str)#此时是改变整个数据框的类型print(df.dtypes) typedf = df.astype({"a":...
Similarly, you can also cast all columns or a single column. Refer to examples in the above section for details. Casting Multiple Columns to Int (Integer) Using a dictionary with column names mapped to their respective data types is another efficient way to convert multiple columns to integers ...
axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。 limit:int, default None。如果method被指定,对于连续的空值,这段连续区域,最多填充前 limit 个空值(如果存在多段连续区域,每段最多填充前 ...
'性别','语文','数学','英语','城市','省份']# 4.2 选择性更改列名df.rename(columns={'姓名': '姓--名','性别': '性--别'},inplace=True)# 4.3 批量更改索引df.rename(lambda x: x + 10)# 4.4 批量更改列名df.rename(columns=lambda x: x + '_1')# 4.5 设置姓名列为...
如果我们测量这两个调用的内存使用情况,我们会发现在这种情况下指定columns使用的内存约为 1/10。 使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供了读取子集列的选项。 使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型不是最节省内存的。对于具有相对少量唯一值...
['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns')df.loc[:, 'Q10'] = '我是新来的' # 也可以# 增加一列并赋值,不满足条件的为NaNdf.loc[df.num >= 60, '成绩...
The to_numeric() function can be used to convert multiple columns of a DataFrame as well as using the apply() method. The following code implements the to_numeric() function to convert the datatype of all the columns to int. 1 2 3 4 5 6 7 8 import pandas as pd df = pd.DataFra...
(f, axis="columns") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/frame.py:10374, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, by_row, engine, engine_kwargs, **kwargs) 10360 from pandas.core.apply import frame_apply 10362 op = frame_apply( 10363 self, 10364 func=func, ...
可以看到国家字段是object类型,受欢迎度是int整数类型,评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 代码语言:javascript ...
这是与MultiIndex.to_frame()互补的方法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [10]: df = pd.DataFrame( ...: [["bar", "one"], ["bar", "two"], ["foo", "one"], ["foo", "two"]], ...: columns=["first", "second"], ...: ) ...: In [11]: pd.MultiIndex...