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...
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,...
dtype: object 接下来,我们将使用astype(int)将字符串类型数据转换为整数类型: int_data = data.astype(int) print(int_data) 输出: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 在上面的代码中,我们使用了astype(int)方法将字符串类型数据成功转换为整数类型数据。但是,如果数据中含有无法转换为整数的字符串,将...
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...
C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyin_astype(self, dtype,copy, raise_on_error,values, klass, mgr,**kwargs)502503# _astype_nansafe works finewith1-donly--> 504 values = _astype_nansafe(values.ravel(), dtype, copy=True)505values=values.reshape(self.shape)506C:\Anaco...
C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyin_astype(self, dtype,copy, raise_on_error,values, klass, mgr,**kwargs)502503# _astype_nansafe works finewith1-donly--> 504 values = _astype_nansafe(values.ravel(), dtype, copy=True)505values=values.reshape(self.shape)506C:\Anaco...
df['float_col'] = df['float_col'].astype('int') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据,代码如下 df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, ...
["object"].astype("category") In [6]: df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime...
pdi.set_level(df.columns,0, pdi.get_level(df.columns,0).astype('int')) 如果你喜欢冒险,可以使用标准工具做同样的事情: 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...
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...