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
3" In [36]: pd.read_csv(StringIO(data)) Out[36]: col1 col2 col3 0 a b 1 1 a b 2 2 c d 3 In [37]: pd.read_csv(StringIO(data)).dtypes Out[37]: col1 object col2 object col3 int64 dtype: object In [38]: pd.read_csv(StringIO(data), dtype="category").dtypes Out...
df['string_col'] = df['string_col'].astype('int8') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int16') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int32') 然后我们再来看一下转换过后的各个列的数据类型 df.dtypes output string_col float32 int_col int64 float_col int32 mix...
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...
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 string_col 4 non-null object 1 int_col 4 non-null int64 2 float_col 4 non-null float64 3 mix_col 4 non-null ...
# 对整个dataframe直接转换 >>> dfn = df.convert_dtypes() >>> dfn a b c d e f 0 1 x True h 10 <NA> 1 2 y False i <NA> 100.5 2 3 z <NA> <NA> 20 200.0 >>> dfn.dtypes a Int32 b string c boolean d string e Int64 f Float64 dtype: object ...
'向往度':'Int64' } ) df 国家受欢迎度评分向往度 再查看dtypes属性 df.dtypes 国家string 受欢迎度 int64 评分float64 向往度 Int64 dtype: object 同样,在创建DataFrame类型数据时也可以通过dtype参数进行数据类型设定(案例是对全部字段进行设置)。
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):
但numpy的特长并不是在于数据处理,而是在于能非常方便地实现科学计算,所以对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多,因为需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的,而numpy并不支持这些,这时就需要pandas了,Pandas的主要工作就是做数据分析,pandas继承了numpy 我们要使用的是pandas而不是numpy。Pandas是基于Numpy...
quantity int64 dtype: object Method 5 : Convert string/object type column to int using astype() method with dictionary Here we are going to convert the string type column in DataFrame to integer type usingastype()method. we just need to pass int keyword inside this method through dictionary....