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...
-1 How to read in a number from a csv as a time in Pandas 0 How to convert string hhmm to time in python Related 3 Converting into date-time format in pandas? 0 Pandas - conversion to datetime 2 Convert Dataframe column to time format in python 5 Convert time object to datetim...
dtype={'Customer Number': 'int'}, converters={'2016': convert_currency, '2017': convert_currency, 'Percent Growth': convert_percent, 'Jan Units': lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'), 'Active': lambda x: np.where(x == "Y", True, False) }) df_2.dtypes Output: Custome...
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 ...
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...
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"...
应用函数到数据帧的货币列:df['数字'] = df['货币'].apply(convert_currency_to_number) 打印转换后的数据帧:print(df) 输出结果: 代码语言:txt 复制 货币 数字 0 ￥100.00 100.0 1 €50.00 50.0 2 $75.00 75.0 这样,我们成功将Pandas数据帧中的货币转换为数字。在这个例子中,我们使用了正则表达式来提取货...
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...
If you have mixed formats, you could first try tostr.replacethe commas by a dot and convertto_numericwitherrors='coerce', thenfillnawith an attempt converting the commas to empty string: df['Number'] = (pd.to_numeric(df['NumberString'].str.replace(',','.'), errors...