我们将事先定义好的顺序应用到该数据集当中,代码如下 df['size'] = df['size'].astype(cat_size_order) df.sort_values('size') output 先通过astype()来转换数据类型,然后再进行排序。 Crossin的新书《码上行动:用ChatGPT学会Python编程》已经上市了。本书以ChatGPT为辅助,系统全面地讲解了如何掌握Python编程...
importpandasaspddf=pd.DataFrame(pd.read_excel('test1.xlsx',engine='openpyxl'))print(df.dtypes)df['price']=df['price'].astype('int')print(df.dtypes)df.to_excel('test1.xlsx',index=False) id int64 date datetime64[ns] city object ...
print(data['行政区划代码'].dtype)# 输出转换前该字段的类型# 转换字段类型为 stringdata['行政区划代码']=data['行政区划代码'].astype('string')# 或 data['行政区划代码'].astype('string', inplace=True)print(data['行政区划代码'].dtype)# 输出转换后该字段的类型# 输出值如下'''int64string''' ...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含NaN值的DataFramedata=pd.DataFrame({'A':['1','2',np.nan],'B':['4','5','6']})# 使用0填充NaNdata['A'].fillna('0',inplace=True)# 转换数据类型data=data.astype(int)print(data) Python Copy 示例代码11:转换数据类型后处理NaN importpandasasp...
使用类别创建Series的另一种方法是先创建Series,然后使用.astype('category')方法将一列转换为类别。 下面的屏幕截图通过创建一个数据帧并将其值转换为category的第二列来说明这一点,该数据帧的一列然后是第二列。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-axWUmLUK-1681365561330)...
df.columns = df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), level=0) 但为了正确使用它们,你需要理解什么是` levels `和` codes `,而pdi允许你使用多索引,就像使用普通的列表或NumPy数组一样。 如果你真的想知道,` levels `和` codes `是特定级别的常规标签列表被分解成的东西,以加速像pivot...
astype(int).map(lambda x: x<0) # 通过布尔提取交换两列数据 df.loc[flag, 'B'], df.loc[flag, 'A'] = df.loc[flag, 'A'], df.loc[flag, 'B'] df 好啦,今天的分享就到这里啦,下会有新的积累,再分享给大家,也欢迎大家留言区留言说说你平时pandas用的比较多的操作呀～互相学习,才能一起...
## 方法1,将默认的 int64 转换为 int16 %%timeit for col in ['a','b','c','d','e']: df[col] = df[col].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...
df_csv=pd.read_csv("user_info.csv")df_csv.user_id=df_csv.user_id.astype(str)一般我们都是...
df.astype({'Q1': 'int32','Q2':'int32'}).dtypes 4、转为时间类型t = pd.Series(['20200801', '20200802']) 03、数据排序 数据排序是指按一定的顺序将数据重新排列,帮助使用者发现数据的变化趋势,同时提供一定的业务线索,还具有对数据纠错、分类等作用。