比如说 float 类型就包含 float16、float32 和 float64 子类型。类型名称中的数字就代表该类型表示值的位(bit)数。比如说,我们刚刚列出的子类型就分别使用了 2、4、8、16 个字节。下面的表格给出了 pandas 中最常用类型的子类型: 一个int8 类型的值使用 1 个字节的存储空间,可以表示 256(2^8)个二进制数...
我们将使用 .astype() 方法将其转换成 categorical 类型。 dow=gl_obj.day_of_weekprint(dow.head())dow_cat=dow.astype('category')print(dow_cat.head())---0Thu1Fri2Sat3Mon4TueName:day_of_week,dtype:object0Thu1Fri2Sat3Mon4TueName:day_of_week,dtype:categoryCategories(7,object):[Fri,Mon,S...
importpandasaspd# 创建一个包含缺失值的 DataFramedata={'column1':['1','2',None,'4']}df=pd.DataFrame(data)# 将 column1 转换为 float 类型df['column1']=df['column1'].astype(float)print(df) Python Copy Output: 示例3:转换多列 importpandasaspd# 创建一个多列 DataFramedata={'column1':[...
我有一个具有不同数据类型的数据框,例如 bool、int、float、datetime、category。目前我正在转换# Earlier to pandas 2.0 1. object -> string 2. object -> datetime[ns] # if date 使用新的 pandas 2.0 或更高版本,我尝试对所有字段使用 pyarrow 数据类型并以 ...
astype(np.float16).round(4) It works as expected, so It doesn't seem to be a problem for Numpy. Code Sample import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.array([0.37324, 0.12321, 0.23]), columns=['A']) df.astype(np.float16).round(4) Running: pd.DataFrame(np....
看看上表,可以看到其仅包含 7 个不同的值。我们将使用 .astype() 方法将其转换成 categorical 类型。 如你所见,除了这一列的类型发生了改变之外,数据看起来还是完全一样。让我们看看这背后发生了什么。 你可以看到每个不同值都被分配了一个整型值,而该列现在的基本数据类型是 int8。这一列没有任何缺失值,但...
astype(np.int8) # 再次查看数据类型 In[17]: col2.dtypes Out[17]: RELAFFIL int8 SATMTMID float64 CURROPER int64 INSTNM object STABBR object dtype: object 代码语言:javascript 复制 # 检查两个对象列的独立值的个数 In[18]: col2.select_dtypes(include=['object']).nunique() Out[18]: ...
将变量转换为字符型:df['ID'] = df['ID'].astype(str); 将变量类型转化为:df=df.astype({'income': 'float', 'price': 'int'}); 将变量类型转化为数值型:df['income'].to_numeric(errors='coerce'),coerce 强制转换; 查看变量的各种可能取值(列表):df['income'].unique(); ## 查看所有列...
.astype("category") In [6]: df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 500...
在Pandas中,astype()方法用于将DataFrame或Series中的数据转换为指定的数据类型。该方法的使用非常灵活,但同时也需要注意一些使用规范和潜在的错误。本文将以将字符串类型数据转换为整数类型数据为例,详细介绍astype()方法的使用规范以及可能出现的错误。首先,让我们创建一个包含字符串类型数据的简单Pandas Series: import...