DataFrame.convert_dtypes(infer_objects=True, convert_string=True, convert_integer=True, convert_boolean=True, convert_floating=True) 使用支持pd.NA的 dtypes 将列转换为可能的最佳 dtypes。 参数: infer_objects:布尔值,默认为真 是否应将对象 dtypes 转换为可能的最佳类型。 convert_string:布尔值,默认为真...
在pandas 1.0 中,引入了一种新的转换方法.convert_dtypes。它会尝试将Series 换为支持 pd.NA 类型。以city_mpg 系列为例,它将把类型从int64转换为Int64: >>>city_mpg.convert_dtypes()01919223310417..41139194114020411411841142184114316Name: city08, Length:41144, dtype: Int64>>>city_mpg.astype('Int16')019...
dtype: object >>> sample.convert_dtypes().dtypes StationId string CO float64 O3 float64 AQI_Bucket string dtype: object 11. select_dtypes 在需要筛选变量类型的时候,可以直接用selec _dtypes,通过include和exclude筛选和排除变量的类型。 # 选择数值型的变量 diamonds.select_dtypes(include=np.number).hea...
dtype: object '''dfn = df.convert_dtypes()print(dfn.dtypes)''' 国家string 受欢迎度 Int64 评分Float64 向往度 Int64 over_long Int64 dtype: object ''' 六、数据类型筛选 select_dtypes()实现按照字段数据类型筛选。 df.select_dtypes(include=None, exclude=None) ->'DataFrame' 数字:number、int、fl...
df.dtypes 现在,在DataFrame上使用convert_dtypes方法。 df_2=df.convert_dtypes()df_2 通过检查输出,还可以看到Pandas现在支持整数列的缺失值(使用pd.NA),所以它们不再需要表示为浮点数。 再次检查一下数据类型。可以看到,数据类型是通过convert_dtypes方法调整了。
convert_dtypes()方法返回一个新的 DataFrame,其中每个列都已更改为最佳数据类型。 语法 dataframe.convert_dtypes(infer_objects,convert_string,convert_integer,convert_boolean,convert_floating) 参数 这些参数是关键字参数。 参数值描述 infer_objectsTrue|False可选。 默认为 True。指定是否将对象数据类型转换为最佳...
convert_dtypes 5. 数据类型筛选 看到在一些学习群经常有朋友问怎么筛选指定数据类型的字段,今天我们也来介绍一下。 Pandas提供了一个按照字段数据类型筛选的函数select_dtypes(),通过参数可以选定需要的数据类型字段和排除的数据类型字段。 Signature: df.select_dtypes(include=Non...
s = pd.Series(["a", "b", np.nan])>>> s0 a1 b2 NaNdtype: object 1. 然后我们通过convert_dtypes成功转换为String。 >>> s.convert_dtypes()0 a1 b2<NA>dtype: string 1. 如果未来增加了新类型,convert_dtypes方法也会同步更新,并支持新的变量类型。
清洗初期查看dtypes经常出现object类型,但其实变量本身可能就是个字符串,或者是数字(但因存在空值,导致出现了object类型)。 通常大家所熟知的方法是使用astype进行类型转换,或者自己利用astype造个轮子,写个函数方法实现自动转换类型。 pandas里有一个可实现自动转换变量类型的方法convert_dtypes,可以利用它可以一次性全部转...
默认情况下,convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes。它可以对Series和DataFrame都直接使用。 这个方法的参数如下。 # 是否应将对象dtypes转换为最佳类型 infer_objects bool,默认为True # 对象dtype是否应转换为StringDtype() ...