astype('int32') #将score列从float64转化为float32 df['score'] = df['score'].astype('float32') 12. 数据分析和统计 Pandas提供了多种方法来进行数据析和统计,例如可以使用value_counts()方法计算某一列中数值出现的次数,使用cut()方法对一维的连续数据进行离散化,例如: # 计算name列中每个值出现的...
def changeDatatype(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:改变列的数据类型：students = students.astype({'grade': int}) #这行代码是解决方案的核心。使用 astype 函数将 grade 列的数据类型更改为整型。{'grade': int} 是一个字典，其中键是列名，值是所需的数据类型。返回语句：return students...
typedf = df.astype({"a":int,"b":complex})#转换某几列#由于astype()是强制转换,但有时它会“不正确地”转换价值观s = pd.Series([11,22, -7])#这些是小整数,那么转换为无符号8位类型s.astype(np.uint8)#输出结果""" 11 22 249 """#此时可以利用pd.to_numericdowncast='unsigned'参数,防止此...
import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])data = data.astype(float)print(data.dtype)```输出：```float64 ```在这个示例中，原始数据类型是整型，通过astype函数将数据类型转换为浮点型。2. 将DataFrame的列的数据类型转换为指定类型：```import pandas as pd data = {'A': [1,...
可以看出,是用int8类型来编码,int8类型只占用1个字节的内存,总体应该能够节省不少内存空间。 df.memory_usage(deep=True) 【指标编码】和【指标中文】两列的内存占用只有原来的约1/200。 4. 类型间的转换 pandas中的类型转换操作可以将一种数据类型转换为另一种数据类型,以便更好地处理和分析数据。
Customer Number int32 Customer Name object 2016 object 2017 object Percent Growth object Jan Units object Month int64 Day int64 Year int64 Active bool dtype: object Pandas 辅助函数 Pandas 在 astype() 函数和更复杂的自定义函数之间有一个中间地带,这些辅助函数对于某些数据类型转换非常有用 ...
例如,可以使用.astype(int)将字符串类型的列转换为整数类型,使用.astype(float)将字符串类型的列转换为浮点数类型。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含不同数据类型的数据帧 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.6, 6.7], 'C': ['7'...
importnumpyasnp df=pd.DataFrame({ 'string_col':['1','2','3','4'], 'int_col':[1,2,3,4], 'float_col':[1.1,1.2,1.3,4.7], 'mix_col':['a',2,3,4], 'missing_col':[1.0,2,3,np.nan], 'money_col':['1,000.00','2,400.00','2,400.00','2,400.00'], ...
(dtype=int) ...: for path in files: ...: df = pd.read_parquet(path) ...: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0) ...: counts.astype(int) ...: CPU times: user 760 ms, sys: 26.1 ms, total: 786 ms Wall time: 559 ms Out[32]: name Alice 1994645...
data["Salary"]=data["Salary"].astype(int) data["Number"]=data["Number"].astype(str) # 转换后存储 dtype after=data.dtypes # 打印出来比较 print("BEFORE CONVERSION\n",before,"\n") print("AFTER CONVERSION\n",after,"\n") 1.