相比于astype,它具有更好的容错能力。其基本语法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.to_numeric(arg,errors='raise',downcast=None) arg: 要转换的对象,可以是列表、元组、Series等。 errors: 错误处理方式,同astype。 downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围,可选值为'integer'或'float'...
# import pandas libraryimportpandasaspd# dictionaryData = {'Name':['GeeksForGeeks','Python'],'Unique ID':['900','450']}# create a dataframe objectdf = pd.DataFrame(Data)# convert string to an integerdf['Unique ID'] = df['Unique ID'].astype(int)# show the dataframeprint(df) print...
6).astype("u1"), ...: "d": np.arange(4.0, 7.0, dtype="float64"), ...: "e": [True, False, True], ...: "f": pd.Categorical(list("abc")), ...: "g": pd.date_range("20130101", periods=3), ...:
分块:使用pd.read_csv()中的chunksize参数以较小的块读取数据集,迭代地处理每个块。 优化Pandas dtypes:在加载数据后,如果合适的话,使用astype方法将列转换为内存效率更高的类型。 使用Dask库:使用Dask,一个并行计算库,通过利用并行处理将Pandas工作流扩展到更大内存的数据集。 1. 使用高效的数据类型 在Pandas中...
errors: 错误处理方式,同astype。 downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围,可选值为’integer’或’float’。 (一)优势 自动识别缺失值 to_numeric可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN,这使得它非常适合处理含有脏数据的数据集。 优化内存占用 使用downcast参数可以帮助减少不必要的内存消耗。例如,当数据实际上只包...
1.astype()函数使用astype()函数进行强制类型转换# 定义转换前数据df=pd.DataFrame({'a':[1,np.nan...
astype方法是通用函数,可用于把DataFrame中的任何列转换为其他dtype 可以向astype方法提供任何内置类型或numpy类型来转换列的数据类型 #把total_bill转换成字符串tips['total_bill'] = tips['total_bill'].astype(str)tips.dtypes 显示结果 total_bill object ...
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") ...
我得到 ValueError: cannot convert float NaN to integer for following: df = pandas.read_csv('zoom11.csv') df[['x']] = df[['x']].astype(int) “x”是 csv 文件中的一列,我无法在文件中发现任何 浮点NaN ,而且我不明白错误或为什么会得到它。 当我将该列读取为字符串时,它的值如 -1,0...
errors: 错误处理方式,同astype。 downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围,可选值为'integer'或'float'。 (一)优势 自动识别缺失值 to_numeric可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN,这使得它非常适合处理含有脏数据的数据集。 优化内存占用 使用downcast参数可以帮助减少不必要的内存消耗。例如,当数据实际上只包含...