千真万确。如果将列转换为“str”而不是“string”,则结果将是具有可能的“nan”值的对象类型。如果您随后将数据帧保存为 Null 合理格式,例如 Parquet 文件,您将因为这个“str”而感到非常头痛。我花了几个小时才找到问题,`df['column_name'] = df['column_name'].astype("string")`解决了它(2认同)
print('\n')# converting each value of column to a stringdf['Integers'] = df['Integers'].apply(str) print(df) print(df.dtypes) 输出: 我们可以在上面的输出中看到,在数据类型为int64转换为字符串后,数据类型为object它代表一个字符串。 范例4:我们在上面看到的所有方法都将单个列从整数转换为字符串...
total_rows['ColumnID'] = total_rows['ColumnID'].astype(str) 但是,也许您正在寻找to_json函数,它将键转换为有效的 json(因此您的键转换为字符串): In [11]: df = pd.DataFrame([['A', 2], ['A', 4], ['B', 6]]) In [12]: df.to_json() Out[12]: '{"0":{"0":"A","1":...
as pd import numpy as np df = pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column...
We can observe that the values of column 'One' is anint, we need to convert this data type into string or object. For this purpose we will usepandas.DataFrame.astype()and pass the data type inside the function. Let us understand with the help of an example, ...
to_records([index, column_dtypes, index_dtypes]) 将DataFrame转换为NumPy记录数组。to_sql(name, con[, schema, if_exists, …]) 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。to_stata(**kwargs) 将DataFrame对象导出为Stata dta格式。to_string([buf, columns, col_space, header, …]) 将DataFrame渲染到...
正如我们在输出中看到的,“Date”列的数据类型是object,即string。现在我们将使用pd.to_datetime()函数将其转换为datetime格式。 # convert the 'Date' column to datetime format df['Date']= pd.to_datetime(df['Date']) # Check the format of 'Date' column df.info() 在这里插入图片描述 正如我们在...
In[2]:df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'})Out[2]:国家 受欢迎度 评分 向往度0中国1010.0101美国65.872日本21.273德国86.864英国76.6<NA> 3. pd.to_xx转化数据类型 pd.to_xx 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型 日期like的字符串转换为日期 ...
# Quick examples of convert column to int in dataframe # Example 1: Convert "Fee" from String to int df = df.astype({'Fee':'int'}) # Example 2: Convert all columns to int dtype # This returns error in our DataFrame df = df.astype('int') ...
Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。 Series 由索引(index)和列组成,构造函数如下: pandas.Series( data, index, dtype, name, copy) Series简单示例代码和输出结果如下: import pandas as pd# 数据a = [1,2,3]# Series对象,会将列表数据转化为一列myvar = ...