dtype: object In [8]: a.astype('float64', raise_on_error = False) Out[8]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 . dtype: object 我本来希望有一个选项允许转换,同时将错误值(例如.)转换为NaNs。有没有办法做到这一点?
In [58]: mask = pd.array([True, False, True, False, pd.NA, False], dtype="boolean") In [59]: mask Out[59]: <BooleanArray> [True, False, True, False, <NA>, False] Length: 6, dtype: boolean In [60]: df1[mask] Out[60]: A B C D a 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.1876...
如果要创建一个DataFrame,可以直接通过dtype参数指定类型: df = pd.DataFrame(a, dtype='float')#示例1df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8)#示例2df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name': str}) 对于单列或者Series 下面是一个字符串Seriess的例子,它的dtype为object: >>>...
为了使用第二列“Marktwert”进行计算,我必须将字符串转换为float,sting采用德语格式,这意味着小数点是逗号,千位分隔符是点。数字217.803,37具有数据类型对象。 如果我试着用代码转换 Bestand['Marktwert'] = pd.to_numeric(Bestand['Marktwert'], downcast="float") 我得到了错误 ValueError: Unable to parse ...
pandas 错误“未来警告. dtype与float64不兼容，请先显式转换为兼容的dtype”您需要为不同的列类型使用...
'1000000'是一个字符串，而1000000是一个int，1000000.0是一个float。将字符串放在float64列中会产生...
importnumpyasnp# Convert "Fee" from float to int# Using DataFrame.apply(np.int64)df["Fee"]=df["Fee"].apply(np.int64)print(df.dtypes) Yields below output. # Output:Courses object Fee int64 Duration object Discount float64 dtype: object ...
垂直线表示这是一个Series,而不是一个DataFrame。Footer在这里被禁用了,但它可以用于显示dtype,特别是分类类型。 您还可以使用pdi.sidebyside(obj1, obj2,…)并排显示多个Series或dataframe: pdi(代表pandas illustrated)是github上的一个开源库,具有本文所需的这个和其他功能。要使用它,就要写 ...
复制 0 0 1 1 2 1 3 1 4 0 Name: Survived, dtype: int64 In [11]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 X = df_coded X.head() Out[11]: PassengerId Age Fare Pclass_2.0 Pclass_3.0 Pclass_nan Sex_male Sex_nan SibSp_1.0 SibSp_2.0 ... Parch_1.0 Parch_2.0 Parch_3.0 ...
dtype: float64#除法:index1 1.5index22.0index3 NaN index33 NaN index4 NaN index44 NaN dtype: float64 3. dataframe教程 1. 如何从csv文件只读取前几行的数据 #只读取前2行和指定列的数据df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/Cars93_miss.csv',nrows=2,us...