teamobjectpoints float64 assists int64 dtype:object 请注意,points 列现在的数据类型为float64。 方法二:使用to_numeric()将对象转为浮点数 以下代码显示了如何使用to_numeric()函数将 DataFrame 中的点列从对象转换为浮点数: #convert points columnfromobject
# 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 ...
需要将它转换为float类型，因此可以写一个转换函数： def convert_currency(value): """ 转换...
thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, **kwds)使用read_excel命令...
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series ...
comment=None,skip_footer=0,skipfooter=0,convert_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds) 参数说明: io:文件路径 io = r’D:\test.xlsx’ sheet_name:表名,可指定读取单表、多表、全部表 sheet_name =None# 读取全部表,得到 OrderDict:key为表名,value为 DataFramesheet_name =1/ “Sheet1”# 读...
['2016','2017','2018','2019'],'Inflation Rate':['4.47','5','5.98','4.1']}# create a dataframedf=pd.DataFrame(Data)# converting each value# of column to a stringdf['Inflation Rate']=df['Inflation Rate'].astype(float)# show the dataframeprint(df)# show the datatypesprint(df....
- Convert to float type """ new_val = val.replace(',','').replace('$', '') return float(new_val) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 该代码使用 python 的字符串函数去除“$”和“,”,然后将值转换为浮点数 也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。但这不是 pandas 中的内置数据类型...
a int32 b object c object d object e float64 f float64 dtype: object 通过结果可以看到,变量都是是创建时默认的类型。但其实变量是有整数、字符串、布尔的,其中有的还存在空值。 In [5] dfn = df.convert_dtypes() print(dfn) a b c d e f 0 1 x True h 10 NaN 1 2 y False i <NA...
ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['D'].astype(int) TypeError ... TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NAType' >>> df['E'].astype(int) ...