工作原理 Pandas 将integer和float数据类型默认为 64 位,而不管特定数据帧的最大必要大小如何。...此外,如果其中一个值丢失,则integer数据类型的任何列将自动强制为浮点型: >>> college['MENONLY'].dtype dtype('float64') >>> college['MENONLY...1 和步骤 2 中,每组条件都是从更简单的布尔表达式...
在pandas 1.0 中,引入了一种新的转换方法.convert_dtypes。它会尝试将Series 换为支持 pd.NA 类型。以city_mpg 系列为例,它将把类型从int64转换为Int64: >>>city_mpg.convert_dtypes()01919223310417..41139194114020411411841142184114316Name: city08, Length:41144, dtype: Int64>>>city_mpg.astype('Int16')019...
downcast: [default None] 如果不是 None,并且如果数据已成功转换为数字 dtype,则根据以下规则将结果数据向下转换为可能的最小数字 dtype:-> 'integer' 或 'signed' :最小的有符号整数类型(最小:np.int8)->“无符号”:最小的无符号整数类型(最小:np.uint8)->“浮点”:最小的浮点数据类型(最小:np.float...
print(df['your_column'].dtype) 如果输出为int64或int32(取决于你的数据和pandas版本),则表明转换成功。 综上所述,将pandas列数据转换为int型的完整代码示例如下: python import pandas as pd # 读取DataFrame df = pd.read_csv('your_file.csv') # 选择需要转换为int型的列 column_to_convert = 'your...
然后我尝试应用 to_numeric 方法但不起作用。转数值法 然后你可以在这里找到一个自定义方法:Pandas: convert dtype ‘object’ to intbut doesn’t work either:data3['Title'].astype(str).astype(int)(我不能再传递图像了 - 你必须相信我它不会’工作) ...
dtype: object 可以看到国家字段是object类型,受欢迎度是int整数类型,评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 import pandas as pddf =...
用法:Series.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’) 参数:此方法将采用以下参数: dtype:要将系列转换为的数据类型。 (例如 str、float、int)。 copy:制作 DataFrame /系列的副本。 errors:转换为无效数据类型时引发错误。例如 dict 到字符串。 ‘raise’ 将引发错误,‘ignore’ 将通过而不引发错误。
int 整数类型 float 浮点数类型 string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df =...
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 在这个示例中,我们首先创建了一个包含字符串的Series对象。然后,使用astype(int)将字符串转换为整数,并将结果赋值给原始的Series对象。最后,打印转换后的结果。 需要注意的是,如果字符串中包含非数字字符,转换过程将会失败并引发ValueError异常。因此,在进行转换之前,需要确...
如果未来增加了新类型,convert_dtypes方法也会同步更新,并支持新的变量类型。 以上就是本次分享的所有内容,如果你觉得文章还不错,欢迎关注公众号:Python编程学习圈,每日干货分享,发送“J”还可领取大量学习资料,内容覆盖Python电子书、教程、数据库编程、Django,爬虫,云计算等等。或是前往编程学习网,了解更多编程技术知...