我有一个非常大的100K x 100K矩阵,为了更好地管理内存,我将其设置为一个数据帧,数据类型为int8(每个单元1字节)。但是,它被设置为每个单元8字节的浮点。我哪里做错了? df = pd.DataFrame() df=df.astype('int8') mat_len=100,000 for i in range(0, mat_len): new_row = pd.Series([0] * mat...
在数据清洗过程中,经常需要将数据类型从浮点数转换为整数,特别是在处理某些应该是整数类型的数据(如人数、次数等)时。 importpandasaspd# 创建一个包含浮点数的 DataFramedf=pd.DataFrame({'PeopleCount':[200.0,300.5,400.0],'EventCount':[10.0,15.0,20.0]})# 将所有列的数据类型转换为整数df=df.astype(int)#...
你可以对第三列使用to_numeric()函数,告诉其将任何无效数据转换为NaN: 如果你知道NaN值代表0,那么你可以fillna()函数将他们替换成0: 最后,你可以通过apply()函数一次性对整个DataFrame使用这个函数: 仅需一行代码就完成了我们的目标,因为现在所有的数据类型都转换成float: 7.减小DataFrame空间大小 pandas DataFrame被...
print(df.dtypes) # Change to integer, or where not possible, float for col in cols: try: df[col] = df[col].astype('int') continue except ValueError: pass try: df[col] = df[col].astype('float') except ValueError: pass # Check if manipulation was successful print(df.dtypes) 正如Mi...
[2, np.nan, 5]})转换前数据# 数据转换，如遇到NaN数据时，用0来填充 df['a_int'] = pd.to...
转换 float 类型为整型时，需先解决空值问题。使用 pandas 的 astype 函数进行转换，但若数据中存在空值，直接转换可能会失败。转换 object 类型为整型，数据中可能包含多种数据类型，包括数字和字符串。在这样的情况下，数据类型为 object。要将其转换为整型，使用 pandas 的 to_numeric 函数是必要的，...
数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化 知识点 在pandas中,如果某个字段下,数据类型不一致导致整个字段类型不相同,可以进行字段类型转换!,在pandas中,进行数据类型转换非常简单,只需要使用astype函数即可! 1、category类型与object类型 ...
In [55]: df1.loc['a'] Out[55]: A 0.132003 B -0.827317 C -0.076467 D -1.187678 Name: a, dtype: float64 通过布尔数组获取值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [56]: df1.loc['a'] > 0 Out[56]: A True B False C False D False Name: a, dtype: bool In [57...
Pandas のDataFrame-astype(int)およびto_numeric()メソッドで浮動小数点floatを整数intに変換するメソッドを示します。 ADVERTISEMENT まず、NumPyライブラリを使用してランダム配列を作成し、それをDataFrameに変換します。 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5)*5)print...
Pandas to_sql int列由于空值而变为float64可以将列强制转换为Int64dtype