query = pd.read_sql_query("SELECT Voucher, Payed FROM Database1", conn, dtype={'Voucher': np.float64, 'Payed': np.float64})) and query = pd.read_sql_query("SELECT CAST(Voucher AS FLOAT) CAST(Payed AS FLOAT) FROM Database1", conn) 你能帮我解决这个问题吗。谢谢 print(query.Payed...
Use pandas DataFrame.astype(int) and DataFrame.apply() methods to cast float column to integer(int/int64) type. I believe you would know float is bigger
您的专栏需要有整数才能进行转换。其他任何事情都会引发 TypeError: s = pd.Series([1.1, 2.0, np.nan, 4.0]) s.astype('Int32') # TypeError: cannot safely cast non-equivalent float64 to int32 原文由 cs95 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 撰写...
Write a Pandas program to convert a numeric column with decimal values to integer values using floor division, then compare the results with rounding. Write a Pandas program to cast a column from float to int and then compute the difference between the original and converted columns....
[41]: 0 False 1 False 2 <NA> dtype: bool[pyarrow] In [42]: ser.dropna() Out[42]: 0 -1.545 1 0.211 dtype: float[pyarrow] In [43]: ser.isna() Out[43]: 0 False 1 False 2 True dtype: bool In [44]: ser.fillna(0) Out[44]: 0 -1.545 1 0.211 2 0.0 dtype: float[...
尝试将我的列格式化为 1.0 2.0 3.0 的 INT 会导致我使用数据的方式出现问题。我尝试的第一件事是df['Severity'] = pd.to_numeric(df['Severity'], errors='coerce')。虽然这看起来最初是有效的,但当我写入 csv 时,它又恢复为浮点数。接下来我尝试使用,df['Severity'] = df['Severity'].astype(int)...
floating : float64, float32, float16 np.nan integer : int64, int32, int8, uint64,uint32, uint8 布尔值 datetime64[ns] NaT timedelta64[ns] NaT 分类:请参见下面的部分 object:strings np.nan 不支持unicode列,将失败。 分类数据 您可以将包含category dtypes 的数据写入HDFStore。查询的工作方式...
Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括: 快速: Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。 I/O: 对所有常见数据存储层提供一流支持:...
# Convert "Discount" from Float to int df = df.astype({'Discount':'int'}) print(df.dtypes) Yields below output # Output: Courses object Fee int64 Duration object Discount int64 dtype: object Similarly, you can also cast all columns or a single column. Refer to examples in the above se...
我们可以用函数pd.to_numeric()来对数值型进行向下类型转换。用DataFrame.select_dtypes来只选择特定类型列,然后我们优化这种类型,并比较内存使用量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_int=df.select_dtypes(include=['float'])converted_int=df_int.apply(pd.to_numeric,downcast='float')...