data['字段4_astype']=data['字段4'].astype('str')dataforiindata['字段4_astype']:print(i,'\t',type(i)) 类型强制转换 可以看出这里全部转换为str,NaN也会强制转换为字符型nan,不再是np.nan nan 这样的话就出现一个问题,astype是强制把所有的类型都转换为str,而不忽略NaN,要对非NAN进行转换,就需...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含NaN值的DataFramedata=pd.DataFrame({'A':[1,np.nan,3],'B':[4,5,np.nan]})# 使用列的平均值填充NaNdata.fillna(data.mean(),inplace=True)print(data) Python Copy Output: 3. 结合astype和NaN处理 在实际应用中,我们经常需要在处理NaN值后转换数据类型,...
在上面的代码中,我们使用了try-except语句来逐个转换数据。如果转换成功,则将值添加到int_data列表中;如果引发ValueError异常,则将无法转换的数据替换为NaN值。最后,我们将列表转换为Pandas Series并打印输出。请注意,这里使用了NumPy库中的NaN值来表示缺失数据。你可以根据实际需求选择适合的缺失值表示方式。相关文章推荐...
数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。 代码语言:javascript 复制 df=pd.DataFrame({'year':[2015,2016],'month':[2,3],'day':[4,5]})df['month']=df['month'].map(str)df.info()>><class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:2entries,0to1Datacolumns(total3columns):# Column...
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...
要在pandas数据帧中反转.astype(str)操作,即将字符串类型的数据转换回原始的数据类型,可以使用.astype()方法。.astype()方法可以根据指定的数据类型将数据帧中的列转换为相应的类型。例如,可以使用.astype(int)将字符串类型的列转换为整数类型,使用.astype(float)将字符串类型的列转换为浮点数类型。
我们下面来罗列并演示一下。既然是df["xx"].str,那么xx这一列必须是字符串类型,当然在pandas里面是object,不能是整形、时间类型等等。如果想对这些类型使用的话,必须先df["xx"].astype(str)转化一下,才能使用此方法。 数据集 数据如下 cat 和指定字符进行拼接...
data['G1'] = data['G1'].astype(str).apply(lambda x : 'ZZ'+str(x)) # spply里面可以定义匿名函数 直接将整个dataframe的每一列都套用函数进行遍历计算 data = data.apply(lambda x : str(x)+1) # 只能用于当操作可以适用于每个字段的类型的情况 ...
s.str.match("a") 有些字符串方法,如Series.str.decode()在StringArray上不可用,因为StringArray只保存字符串,而不是字节。在比较操作中,数组。StringArray和由StringArray支持的序列将返回一个具有BooleanDtype的对象,而不是bool dtype对象。StringArray中缺少的值将在比较操作中传递,而不是像numpy.nan那样总是比...
df['l9']= df['l9'].str.replace('$', '').str.replace(',', '') 删除所有特殊字符后,现在可以使用df.astype()或pd.to_numeric()将文本转换为数字。 注:本文学习整理自pythoninoffice.com。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学...