参考:pandas astype with nan在数据处理和分析中,经常会遇到需要转换数据类型的情况。Pandas 提供了非常方便的方法 .astype() 来实现这一功能。然而,在处理包含 NaN(Not a Number,非数字)值的数据时,.astype() 的使用需要更加小心,以避免数据转换错误或数据丢失。本文将详细介绍如何在包含 NaN 值的 DataFrame 中...
astype(dtype,copy=True,errors='raise',**kwargs) dtype:表示数据的类型。errors:错误采取的处理方式,可以取值为raise或ignore。其中,raise表示允许引发异常,ignore表示抑制异常,默认为raise。 astype()方法存在着一些局限性,只要待转换的数据中存在非数字以外的字符,在使用astype()方法进行类型转换时就会出现错误,而t...
- 'ignore':对于无法完成转换的值,保持原始的数据类型。 - 'coerce':将无法完成转换的值设置为NaN。 下面将详细介绍astype函数的使用方式及示例: 1. 将Series的数据类型转换为指定类型: ``` import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) data = data.astype(float) print(data.dtype) ...
df.to_datetime(需要转换的数据,format=,errors={'ignore','coerce'}) formart:指定转换的格式,如 1/17/07 has the format "%m/%d/%y"; 17-1-2007 has the format "%d-%m-%Y"。 errors:对转化错误的处理,'ignore'表示忽略,'coerce'则会把不能转换的数据设置为Nan。 11、drop_duplicate 去除重复项 d...
na_action:None不考虑Nan值,ignore:不管是否与为Nan,直接计算 3、数据替换 data.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None) to_replace:可以是字符串、数值、列表、正则表达式、字典、序列或者None value:被替换值,可以为列表必须与to_replace列...
astype(np.int16) 导入导出、虚构数据、界面设置 导入数据:df = pd.read_exel(r'D:\Desktop\wangjixing.xlsx', index=False, sheet='Sheet1');特别地,导入Stata数据并打印变量+对应标签(label)的列表:itr = pd.read_stata(r"D:\Desktop\auto.dta", iterator=True), itr.variable_labels(), 或者直接...
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 errors:转换时遇到错误的设置,ignore,raise,coerce,下面例子中具体讲...
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 to_timedelta 4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型 转换为日期 转换为时间戳 按照format 转换为日期 pd.to_datetime(date['date'],format="%m%d%Y") ...
如果索引是这种没有实际意义的流水ID，那么我们可以让他们顺次的往下排列，从而避免重复，设置一个ignore_...
例如pandas.read_csv(),pandas.DataFrame.astype(),或者在Series构造函数中。 注意 作为一种便利,当你希望类别的默认行为是无序的,并且等于数组中存在的集合值时,可以在CategoricalDtype的位置使用字符串'category'。换句话说,dtype='category'等同于dtype=CategoricalDtype()。 相等语义 当两个CategoricalDtype实例具有...