df.info()>><class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:6entries,0to5Datacolumns(total4columns):# Column Non-Null Count Dtype---0a6non-nullint641b6non-nullbool2c6non-nullfloat643d6non-nullobjectdtypes:bool(1),float64(1),int64(1),object(1)memory usage:278.0+bytes 2、转换数值类型 数...
Due to the conversion of NaN to a string "nan", any subsequent attempts to coerce it into an integer will fail, resulting in choking. To prevent this problem, we can apply a soft-conversion approach to columns by utilizing the following code:convert_dtypes. df.convert_dtypes() a b 0 1...
# Convert string to an integerdf["Fee"]=df["Fee"].astype(int)print(df.dtypes)# Change specific column typedf.Fee=df['Fee'].astype('int')print(df.dtypes)# Output:# Courses object# Fee int32# Duration object# Discount object# dtype: object ...
ValueError:Cannot convert non-finitevalues(NAor inf)to integer 我们可以先通过调用fillna()方法来将缺失值填充成其他数值,然后再进行类型的转换,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df["missing_col"]=df["missing_col"].fillna(0).astype('int')df ...
pandas.to numeric() 是在 Pandas 中将参数转换为数字形式的广泛使用的方法之一。 范例1: Python3 # import pandas libraryimportpandasaspd# dictionaryData = {'Name':['GeeksForGeeks','Python'],'Unique ID':['900','450']}# create a dataframe objectdf = pd.DataFrame(Data)# convert integer to str...
object 类型 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 ...
to_numeric向下转型 to_numeric函数还有一个downcast参数, downcast接受的参数为 'integer','signed','float','unsigned' downcast参数设置为float之后, total_bill的数据类型由float64变为float32 pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors = 'coerce',downcast='float') 显示结果 0 16.99 1 NaN 2 ...
对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。 另外,空值类型作为一种特殊类型,需要单独处理,这个在pandas缺失值处理一文中已详细介绍。 数据处理的过程中,经常需要将这些类型进行互相转换,下面介绍一些变量类型转换的常用方法。
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 ...
df['price'] = df['price'].astype('Int64') # convert data to int. return df 我收到一个错误:对象无法转换为IntegerDtype。 我试着解决这个问题,就像前面在一个SoF问题中提到的那样,首先转换为float,然后转换为int: def convert_price(df):