import pandas as pd # 创建一个简单的 DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) print(df)输出：Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie
importpandasaspd# 创建一个 Seriess=pd.Series([1000,2000,3000,4000],index=['i','j','k','l'])# 转换为 DataFrame 并添加列名df=s.to_frame(name='pandasdataframe.com')print(df) Python Copy Output: 示例代码 5: 从多个 Series 创建 DataFrame importpandasaspd# 创建两个 Seriess1=pd.Series([...
检查数据类型 使用convert_dtypes().dtypes函数进行转换 示例: importpandasaspdimportnumpyasnp# Creating the Data frame through series# and specifying datatype along with itdf=pd.DataFrame({"Column_1":pd.Series([1,2,3],dtype=np.dtype("int32")),# Column_1 datatype is int32"Column_2":pd.S...
import pandas as pd>>>df= pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9],'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})>>>df['a'].values.tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 9] or you can just use>>>df['a'].tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7...
默认情况下,convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes,它可以对Series和DataFrame都直接使用。 该方法的参数如下: infer_objects:默认为True,是否应将对象dtypes转换为最佳类型 convert_string:默认为True,对象dtype是否应转换为StringDtype() convert_integer:默认为True,如果可能,是否可以...
df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4.],'B':[1,3,5,7]},dtype='float32')df.dtypes 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Afloat32Bfloat32dtype:object 2. astype转换数据类型 对于已经存在的数据,我们常用astype来转换数据类型,可以对某列(Series)也可以同时指定多列。
import pandas as pd>>>df= pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9],'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})>>>df['a'].values.tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 9] or you can just use>>>df['a'].tolist()[1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7...
pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame({'year':[2015,2016],'month':[2,3],'day':[4,5]})df['month']=df...
可以将其视为Series对象的类似字典的容器。是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。
不管是Series还是DataFrame的每一列,都有对应的数据类型。在Pandas中存在以下数据类型。 案例数据文件: 这里我们以一个sales_data_types.csv文件为例。来讲解后面的知识点。读取代码如下: ...