问pandas合并结果不匹配时如何将默认Nan设置为0ENPandas是数据分析、机器学习等常用的工具，其中的DataFrame...
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]}) 转换前数据 # 数据转换,如遇到NaN...
import pandas as pd import numpy as np data = pd.Series([0, 1, 2, 0, 3, 0]) # 使用where方法将0转换为"NaN" result = data.where(data != 0, np.nan) print(result) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 0 NaN 1 1.0 2 2.0 3 NaN 4 3.0 5 NaN dtype: float64 在上述示例中,我们...
comment=None,skip_footer=0,skipfooter=0,convert_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds) 参数说明: io:文件路径 io = r’D:\test.xlsx’ sheet_name:表名,可指定读取单表、多表、全部表 sheet_name =None# 读取全部表,得到 OrderDict:key为表名,value为 DataFramesheet_name =1/ “Sheet1”# 读...
ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['D'].astype(int) TypeError ... TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NAType' >>> df['E'].astype(int) ...
参考:Convert Pandas DataFrame to Numpy Array 在数据分析和机器学习领域,常常需要对数据进行处理和转换。其中一个常见的任务是将 pandas 中的 dataframe 转换成 numpy 中的 数组。本文将详细介绍如何进行这个转换,并提供示例代码和运行结果。 Pandas 数据帧转换为 Numpy 数组的原因 ...
df['mix_col'] = pd.to_numeric(df['mix_col'], errors='coerce') df output 而要是遇到缺失值的时候,进行数据类型转换的过程中也一样会出现报错,代码如下 df['missing_col'].astype('int') output ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer ...
(key) 1123 # Convert generator to list before going through hashable part 1124 # (We will iterate through the generator there to check for slices) 1125 if is_iterator(key): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237, in Series._get_value(self, label, takeable) 1234 return ...
1.8667862024-02-09 00:00:00+00:00 -0.4753962024-02-10 00:00:00+00:00 -0.723146Freq: D, dtype: float64# 时区转换ts.tz_convert(tz="Asia/Shanghai")2024-02-08 08:00:00+08:00 1.8667862024-02-09 08:00:00+08:00 -0.4753962024-02-10 08:00:00+08:00 -0.723146...
0 中国 10 10 10.0 1 美国 6 5.8 7.0 2 日本 2 1.2 7.0 3 德国 8 6.8 6.0 4 英国 7 6.6 nan 我们查看dtypes属性 df.dtypes 国家object受欢迎度 int64评分float64向往度 float64dtype: 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...