print(df.dtypes) teamobjectpoints float64 assists int64 dtype:object 请注意,points 列现在的数据类型为float64。 方法二:使用to_numeric()将对象转为浮点数 以下代码显示了如何使用to_numeric()函数将 DataFrame 中的点列从对象转换为浮点数: #convert points
You can use the PandasDataFrame.astype()function to convert a column from string/int to float, you can apply this on a specific column or on an entire DataFrame. To cast the data type to a 54-bit signed float, you can usenumpy.float64,numpy.float_,float,float64as param. To cast to...
从文件读取得到的df长这样,需要转换的column是 item_price, 各个列的数据类型: 血泪史: 当试图使用astype()处理时发现报错了,错误信息是ValueError: could not convert string to float: '$2.39 ' 于是去网上查查别的转换方法,有人说使用to_numeric()可以,亲测有效,赶紧去试试看。 插播下to_numeric()的用法: ...
importpandasaspd# 创建一个包含异常值的 DataFramedata={'column1':['1','two','3','4']}df=pd.DataFrame(data)# 使用 pandas 的 to_numeric 方法处理异常,将无法转换的设置为 NaNdf['column1']=pd.to_numeric(df['column1'],errors='coerce').astype(float)print(df) Python Copy Output: 示例5:...
df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].astype(float) 在我们示例的上下文中,“DataFrame Column”是“Price”列。因此,DataFrame字符串转换为浮点数示例: import pandas as pd data = {'Product': ['ABC','XYZ'], 'Price': ['250','270'] ...
在上述代码中,df是DataFrame对象,column_name是要转换数据类型的列名,float是要转换的目标数据类型。 除了astype()方法,还可以使用to_numeric()方法将列数据类型转换为数值类型,to_datetime()方法将列数据类型转换为日期时间类型,to_timedelta()方法将列数据类型转换为时间间隔类型。 Pandas DataFrame的数据类型包括整数...
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: 代码语言:javascript ...
['2016','2017','2018','2019'],'Inflation Rate':['4.47','5','5.98','4.1']}# create a dataframedf = pd.DataFrame(Data)# converting each value# of column to a stringdf['Inflation Rate'] = df['Inflation Rate'].astype(float)# show the dataframeprint(df)# show the datatypesprint(...
apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用...
# of 'Weight' column print(df.dtypes) 输出: 让我们将重量类型转换为浮点数 Python3实现 # Now we will convert it from 'int' to 'float' type # using DataFrame.astype() function df['Weight']=df['Weight'].astype(float) print()