import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}) 我们可以使用isin方法判断列B中的元素是否在指定的列表中: df['B'].isin(['a', 'c', 'e']) 输出结果为: 0 True 1 False 2 True 3 False Name: B, dtype: bool 我们也可以使用is...
float:浮点数类型 bool:布尔类型,True/False object:对象类型,可以是字符串、Python对象等 datetime:日期时间类型 timedelta:两个日期时间之间的差 category:分类类型,如性别、国家等 int8/16/32/64:指定大小的整数类型 uint8/16/32/64:无符号整数类型,只能是正整数...
df['Active'].astype('bool') Output: 0 True 1 True 2 True 3 True 4 True Name: Active, dtype: bool 乍一看似乎还不错,但仔细观察,问题就大了。所有值都被解释为 True,但最后一位客户的 Active 标志为 N,竟然也被转换为 True 了 所以,我们可以得到,astype() 的使用是有条件的,仅在以下情况下才...
#astype可以使用NumPydtype、np.int16,一些Python类型(例如bool),或pandas特有的类型(比如分类dtype)importpandasaspd#参数解释copy——>True|False——>可选。 默认为True。指定是返回副本(True),还是在原始 DataFrame 中进行更改(False)。 errors ——>'raise'|'ignore'——>可选。默认的raise。指定是忽略错误...
环境规划署: 木星实验室Notebok 6.0.3 Python 3.7.6 进口: from IPython.display import display import pandas as pd 将None转换为True df_test1 = pd.DataFrame({'test_column':[0,1,None]}) df_test1['test_column'] = df_test1.test_column.astype(bool) display(df_test1) 浏览7提...
df=df.astype({"date":"datetime64[ns]","price":"int","is_weekend":"bool","status":"category",}) 列的操作 重命名 rename()方法进行列的重命名,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=df.rename({"PRICE":"price","Date (mm/dd/yyyy)":"date","STATUS":"status"...
bool 而对于category 和 timedelta 类型,我们会在后面的文章中重点介绍 还需要注意的是object数据类型实际上可以包含多种不同的类型。例如,a 列可以包括整数、浮点数和字符串,它们统称为object。因此,我们可能需要一些额外的技术来处理object列中的混合数据类型,我...
您可以应用以下缩减操作:empty、any()、all()和bool(),以提供一种总结布尔结果的方式。 In [50]: (df > 0).all()Out[50]:one Falsetwo Truethree Falsedtype: boolIn [51]: (df > 0).any()Out[51]:one Truetwo Truethree Truedtype: bool ...
In [352]: dft.dtypes.value_counts()Out[352]:float64 1int64 1object 1datetime64[s] 1float32 1bool 1int8 1Name: count, dtype: int64 数值数据类型将传播并可以共存于数据框中。如果传递了数据类型(可以直接通过dtype关键字、传递的ndarray或传递的Series),那么它将在数据框操作中保留。此外,不同的数...
Active应该是bool型数据 数据类型转换的方法 转换数据类型的思路 使用astype()方法强制转化dtype 自定义一个数据转换函数函数 使用pandas内置的tonumeric()和todatetime() 导入数据时转换数据类型 1、使用astype()方法 处理pandas数据类型最简单的办法是astype() ...