# Now we will convert it from 'int' to 'float' type # using DataFrame.astype() function df['Weight']=df['Weight'].astype(float) print() # lets find out the data type after changing print(df.dtypes) # print data
If we insert a NaN value in an int column, pandas will convert int values to float values which is obvious but if we insert a nan value in a string column, it will also convert the int value to float value hence it recasts a column on insertion in another column....
#Now we will convert it from'int'to'float'type#using DataFrame.astype()functiondf['Weight'] = df['Weight'].astype(float) print()#lets find out the datatypeafter changingprint(df.dtypes)#printdataframe.df 输出: 在上面的示例中,我们将“重量”列的数据类型从 ‘int64’ 更改为 ‘float64’。
ValueError Traceback(most recent call last)pandas\_libs\lib.pyxinpandas._libs.lib.maybe_convert_numeric()ValueError: Unable to parse string"missing"During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback(most recent call last)<ipython-input-9-4fcf9a4ed513>in<modul...
df['money_float'] = df['money'].apply(convert_currency) 红框为转换后数据 3.Pandas内置函数 Pandas的astype()函数和复杂的自定函数之间有一个中间段,那就是Pandas的一些辅助函数。 3.1to_numeric # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 5]}) ...
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series ...
Convert the string number value to a float - Remove $ - Remove commas - Convert to float type """ new_val = val.replace(',','').replace('$', '') return float(new_val) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 该代码使用 python 的字符串函数去除“$”和“,”,然后将值转换为浮点数...
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 = pd.read_exce...
问题是你得到的NaN值是float，所以int被转换为float-参见na类型的促销。一种可能的解决方案是将NaN值...
float或者int,该例子中将数据转化为了float64 # 通过pandas中的apply函数将2016列中的数据全部转化 df["2016"].apply(convert_currency) 0 125000.0 1 920000.0 2 50000.0 3 350000.0 4 15000.0 Name: 2016, dtype: float64 # 当然可以通过lambda 函数将这个比较简单的函数一行带过 df["2016"].apply(lambda x...