0to1Datacolumns(total3columns):# Column Non-Null Count Dtype---0year2non-nullint641month2non-nullobject2day2non-nullint64dtypes:int64(2),object(1)memory usage:176.0+bytes 此外这里再延伸一下,去掉
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 时间戳转换为日期等 数字字符串按照format转换为日期...
Example 1: Convert Boolean Data Type to String in Column of pandas DataFrame In Example 1, I’ll demonstrate how to transform a True/False logical indicator to the string data type. For this task, we can use the map function as shown below: ...
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...
即使Series由ExtensionArray支持,Series.to_numpy()将返回一个 NumPy ndarray。 Series 类似于字典 一个Series也类似于一个固定大小的字典,你可以通过索引标签获取和设置值: In [21]: s["a"] Out[21]:0.4691122999071863In [22]: s["e"] =12.0In [23]: s ...
df["Start_Date"] = pd.to_datetime(df[['Month','Day','Year']]) 四、导入数据时转换数据类型 除了上面的三种方法,实际上我们也可以在导入数据的时候就处理好。 defconvert_currency(val):"""Convert the string number value to a float - Remove $ ...
Parameters --- df: pd.DataFrame Data frame to measure. Returns --- str Complete memory usage as a string formatted for MB. """ return f'{df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024 ** 2 : 3.2f} MB'def convert_df(df: pd.DataFrame, deep_copy: bool = True) -> pd.DataFrame: ""...
RangeIndex:6entries,0to5 Datacolumns(total4columns): #ColumnNon-NullCountDtype --- 0a6non-nullint64 1b6non-nullbool 2c6non-nullfloat64 3d6non-nullobject dtypes:bool(1),float64(1),int64(1),object(1) memoryusage:278.0+bytes 1. 2. 3. 4...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
虽然Series类似于 ndarray,如果你需要一个实际的ndarray,那么请使用Series.to_numpy()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [20]: s.to_numpy() Out[20]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356, 1.2121]) 即使Series由ExtensionArray支持,Series.to_numpy()将返回一个 NumPy ndarray...