有一组数据信息如下,其中主要将TotalCharges、MonthlyCharges两列进行类型转换,虽然通过函数info查看到类型已经是float64 和int64了,但是其中存在缺失值,我们的目的是找出缺失值 并填补进行类型转换 tcc.info() 传统方法astype def find_index(data_col, val): """ 查询某值在某列中第一次出现位置的索引,没有则...
astype(int) >>> df['A'].astype(int) TypeError ... TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' >>> df['B'].astype(int) ValueError ... ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['C'].astype(i...
s_float = s.astype(float) print(s_float.dtype) # 输出:float64 ``` 在这个例子中,`s.astype(float)`会返回一个新的`pd.Series`,新`pd.Series`的每个元素都是原`pd.Series`中对应元素的浮点数形式,数据类型为`float64`⁴。希望这个答案对你有所帮助! 源: 与必应的对话, 2023/12/21 (1) pand...
dtype: int64 在上面的代码中,我们使用了astype(int)方法将字符串类型数据成功转换为整数类型数据。但是,如果数据中含有无法转换为整数的字符串,将会引发ValueError。例如: data = pd.Series(['1', '2', '3', 'A', '5']) int_data = data.astype(int) # 引发ValueError 为了解决这个问题,我们可以使用tr...
pd.astype("float") :指定类型 to_numeric():直接转化 ## 字符类型的数值转成纯数值型 # 等价写法:df["2020年_新"] = df.astype({"2020年_新":"int") 字典形式传入 df["2020年_新"] = df["2020年_新"].astype("int") df['2019年_新'] = pd.to_numeric(df['2019年_新'], errors='coe...
dtype='float32') df''' a b 0 1.0 4.0 1 2.0 5.0 2 3.0 6.0 ''' 三、astype转换数据类型 df.受欢迎度.astype('float') df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'}) 四、pd.to_xx 转换数据类型 to_datetime to_numeric to_pickle ...
对于已经存在的数据,我们常用astype来转换数据类型,可以对某列(Series)也可以同时指定多列。 In [1]: df.受欢迎度.astype('float')Out[1]: 0 10.01 6.02 2.03 8.04 7.0Name: 受欢迎度, dtype: float64In [2]: df.astype({'国家':'string', '向往度':'Int64...
并不是float64或者int64格式# Percent以及Jan Units 也是objects而不是数字格式# Month,Day以及Year应该转化为datetime64[ns]格式# Active 列应该是布尔值# 如果不做数据清洗,很难进行下一步的数据分析,为了进行数据格式的转化,pandas里面有三种比较常用的方法# 1. astype()强制转化数据类型# 2. 通过创建自定义的...
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series ...
列Month 、 Day 和 Year 应转换为 datetime64 类型 Active 列应该是一个布尔值 也就是说,在我们进行数据分析之前,我们必须手动更正这些数据类型 在pandas 中转换数据类型,有三个基本选项: 使用astype() 强制转换数据类型 创建自定义函数来转换数据 使用pandas 函数,例如 to_numeric() 或 to_datetime() ...