1、使用astype()方法 处理pandas数据类型最简单的办法是astype() df['Customer Number'].astype('int') defastype(self, dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs):##############################################################dtyp
print(ser_category)# 转换为自定义排序的有序分类类型cat_dtype = pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[2,1], ordered=True) ser_ordered_category = ser.astype(cat_dtype) print("\n转换为自定义排序的有序分类类型后的 Series:") print(ser_ordered_category)# 注意 copy=False 的行为s1 = pd.S...
info = pd.DataFrame(data=a) info.dtypes # We convert it into 'int64' type. info.astype('int64').dtypes info.astype({'col1': 'int64'}).dtypes x = pd.Series([1, 2], dtype='int64') x.astype('category') cat_dtype = pd.api.types.CategoricalDtype( categories=[2, 1], ordered=Tr...
dtype, copy=True)505values=values.reshape(self.shape)506C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\types\cast.pyin_astype_nansafe(arr, dtype,copy)535536if
'Ben',4:'Kevin'},'Obtained Marks': {0:90,1:75,2:82,3:64,4:45}})print("The Original Data Types of the Data frame are:\n")print(dataframe.dtypes)dataframe1=dataframe.astype({'Attendance':'int32'}).dtypesprint("The Modified Data Types of the Data frame are:\n")print(dataframe1...
本文将深入探讨Pandas中的两种常用的数据类型转换方法:astype 和 to_numeric,并介绍常见问题、报错及解决方案。一、数据类型转换的重要性在数据分析过程中,数据类型的选择至关重要。...二、astype方法astype 是Pandas中最常用的类型转换方法之一。它可以将整个DataFrame
(), dtype, copy=True) 505 values = values.reshape(self.shape) 506 C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\types\cast.py in _astype_nansafe(arr, dtype, copy) 535 536 if copy: --> 537 return arr.astype(dtype) 538 return arr.view(dtype) 539 ValueError: could not convert string to ...
data['origin'].drop_duplicates(keep='last') # 删除前面出现的重复值，即保留最后一次出现的重复值 输出结果：4.7 数据格式转换 data['id'].astype('str') # 将id列的类型转换为字符串类型。常见的数据类型对照 4.8 更改列名称 data.rename(columns={'id':'ID', 'origin':'产地'}) # 将...
四、常见方法——类型转换 astype() 五、通过创建自定义的函数进行数据转化 ①apply()应用自定义函数 ②lambda函数 ③简单内置函数 六、pandas提供的转换函数pd.to_numeric/pd.to_datatime ①pd.to_numeric() ②pd.to_datetime() 不同的数据类型可以用不同的处理方法。合适的数据类型,才能更高效处理数据...
[col].astype(np.int64)else:if(c_min > np.finfo(np.float16).minandc_max < np.finfo(np.float16).max):df[col] = df[col].astype(np.float16)elif (c_min > np.finfo(np.float32).minandc_max < np.finfo(np.float32).max):df[col] = df[col].astype(np.float32)else:df[col] =...