In [28]: arr = pd.arrays.SparseArray([1., -1, -1, -2., -1], fill_value=-1) In [29]: np.abs(arr) Out[29]: [1, 1, 1, 2.0, 1] Fill: 1 IntIndex Indices: array([3], dtype=int32) In [30]: np.abs(arr).to_dense() Out[30]: array([1., 1., 1., 2., 1.]...
数字:number 或int、float 布尔:bool 时间:datetime64 时间差:timedelta64 类别:category 字符串:string 对象:object In [27]: dfOut[27]: 国家 受欢迎度 评分 向往度0 中国10 10.0 10.01 美国6 5.8 7.02 日本2 1.2 7.03 德国8 6.8 6.04 英国7 6.6 NaNIn [28...
In[5]:pd.to_datetime(s,infer_datetime_format=True)Out[5]:02000-03-1112000-03-1222000-03-13dtype:datetime64[ns]# 还可以将时间戳转化为日期 In[6]:s=pd.Series([1490195805,1590195805,1690195805])In[7]:pd.to_datetime(s,unit='s')Out[7]:02017-03-2215:16:4512020-05-2301:03:2522023-07...
importpandasaspd# 创建DataFramedf = pd.DataFrame({'a': ['1','2','3'],'b': ['4.5','not_a_number','6.7'] })# 将列 'a' 转换为数字df['a'] = pd.to_numeric(df['a'])# 将列 'b' 转换为数字,遇到无法转换的值时将其设为 NaNdf['b'] = pd.to_numeric(df['b'], errors='...
df.info()# Customer Number 列是float64,然而应该是int64# 2016 2017两列的数据是object,并不是float64或者int64格式# Percent以及Jan Units 也是objects而不是数字格式# Month,Day以及Year应该转化为datetime64[ns]格式# Active 列应该是布尔值# 如果不做数据清洗,很难进行下一步的数据分析,为了进行数据格式的转...
to_pickle to_timedelta 4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型 转换为日期 转换为时间戳 按照format 转换为日期 pd.to_datetime(date['date'],format="%m%d%Y") 针对日期列混合多种日期类型,可考虑: # 添加日期长度辅助列df['col'] = df['date'].apply(len) ...
df['Customer Number'].astype("int") # 这样的操作并没有改变原始的数据框,而只是返回的一个拷贝 0 10002 1 552278 2 23477 3 24900 4 651029 Name: Customer Number, dtype: int32 # 想要真正的改变数据框,通常需要通过赋值来进行,比如 df["Customer Number"] = df["Customer Number"].astype("int"...
df.convert_dtypes() df.infer_objects() 1. 2. 3. 四、常见方法——类型转换 astype() # 想要真正改变原始数据框,通常需要通过赋值来进行 df['Customer Number'] = df['Customer Number'].astype('int') 1. 2. 像2016,2017 Percent Growth,Jan Units 这几列带有特殊符号的object是不能直接通过...
数字:number或int、float 布尔:bool 时间:datetime64 时间差:timedelta64 类别:category 字符串:string 对象:object ...
We can create an empty DataFrame from a NumPy array that stores NaN (Not a Number) values. Here is a code snippet showing how to implement it. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.nan, index = [0, 1, 2], columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) ...