s.astype(str) == 'True' # 将布尔值转换为字符串进行比较 在上述示例中,我们使用astype()方法将布尔值转换为整数或字符串,然后再与其他数据类型进行比较,避免了无效的类型比较错误。 总结起来,与Pandas中的布尔值进行无效的类型比较是一种常见的错误,可以通过使用astype()方法将其他数据类型转换为布尔值来避免...
在使用 .astype(str) 之后,合并仍然无效,所以我执行了以下命令: df1.col1 = df1.col1.str.encode('utf-8') df2.col2 = df2.col2.str.encode('utf-8') 并且能够找到不同之处: In [95]: df1 Out[95]: col1 0 b'dustin\xc2\xa0pedroia' 1 b'kevin\xc2\xa0youkilis' 2 b'david\xc2\xa...
import pandas as pd # 创建一个包含文字的DataFrame data = {'col1': ['1', '2', '3', 'invalid', '5']} df = pd.DataFrame(data) # 将列的数据类型转换为字符串类型 df['col1'] = df['col1'].astype(str) # 使用replace方法将无效文字替换为NaN df['col1'] = df['col1']....
使用astype()将列的子集转换为指定类型。 In [370]: dft = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9]})In [371]: dft[["a", "b"]] = dft[["a", "b"]].astype(np.uint8)In [372]: dftOut[372]:a b c0 1 4 71 2 5 82 3 6 9In [373]...
为了简单起见,我可以只使用 astype('string') 而不是 astype(pd.StringDtype()) 并获得完全相同的行为,包括转换仅具有整数/浮点数的系列或此类数字数据的可为空版本类型?astype('string') 和 astype(pd.StringDtype()) 都在内部映射到 StringDtype 吗?我在 pandas 文档(或其他 stackoverflow 帖子)中找不到...
我没有执行 ColumnA == "100" & ColumnA == 100,而是尝试执行一个查询,将该值与整数的字符串值进行比较: df.query('ColumnA.astype(str) == "100")) 但这给了我一个 KeyError 表示 str 键不存在。 有没有办法在 pandas 查询中使用 astype?python...
df['金额'].astype(str) 2.使用to_numeric() import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['apple', '1.0', '2','2019-01-02',1, False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')]) # to_numeric是在object,时间格式中间做转换,然后再使用astype做numeric类型的内部转换 ...
用法:DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’) 参数: dtype:要将系列转换为的数据类型。 (例如 str、float、int) copy:复制 dataframe/series.errors:Error 在转换为无效数据类型时引发。例如 dict 到字符串。 ‘raise’ 将引发错误,而‘ignore’ 将通过而不会引发错误。
rangeA.fillna("0")...str.replace("-","/")...str.split("/",expand=True)...astype(float...
print(df_str.dtypes) 2)转换特定列的数据类型 # 将列 'C' 转换为整数类型df['C'] = df['C'].astype(int) print("\n将列 'C' 转换为整数类型后的 DataFrame:") print(df) print(df.dtypes) 3)使用字典同时转换多个列的数据类型 # 使用字典同时转换多列的数据类型df = df.astype({'A':'float...