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...
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
fill_value=-1) In [29]: np.abs(arr) Out[29]: [1, 1, 1, 2.0, 1] Fill: 1 IntIndex Indices: array([3], dtype=int32) In [30]: np.abs(arr).to_dense() Out[30]: array([1., 1., 1., 2., 1.])
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...
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 ...
一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎...
Pandas dtypePython typeNumPy typeUsage objectstr or mixedstring_, unicode_, mixed typesText or mixed numeric and non-numeric values int64intint_, int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64Integer numbers float64floatfloat_, float16, float32, float64Floating point numbers ...
pandas 中的 index 是行索引或行标签。行标签可以说是 pandas 的灵魂一签,支撑了 pandas 很多强大的业务功能,比如多个数据框的 join, merge 操作,自动对齐等。 下面总结几个平时常用的关于 index 的操作 2 列转 index 有时,我们想把现有的数据框的某些列转化为 index,为之后的更多操作做准备。列转 index 实现...
import pandas as pd data = {'A': ['1', '2', '3', '4', '5']} df = pd.DataFrame(data) df['A'] = df['A'].astype(int, copy=False) print(df['A']) ``` 输出: ``` 01 12 23 34 45 Name: A, dtype: int64 ``` 在这个示例中,由于copy参数设置为False,因此直接覆盖了原始...
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"...