# importing pandas as pdimport pandas as pd# 创建数据框df = pd.DataFrame({"A":["sofia", 5, 8, 11, 100],"B":[2, 8, 77, 4, 11],"C":["amy", 11, 4, 6, 9]})# 打印数据框print(df) 输出: 让我们看看数据框中每一列的dtype(数据类型)。 # 打印基本信息df.info() 正如我们在...
将pandas 对象强制转换为指定的 dtype DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pd importpandasaspd #从 csv 文件制作数据框 df=pd.read_csv("nba.csv") ...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
applymap(func[, na_action]) (已弃用)按元素对Dataframe应用函数。 asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定频率。 asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 assign(**kwargs) 将新列分配给DataFrame。 astype(dtype[, copy, errors]) 将pandas对象转换为指定...
可以使用dtypes属性来验证DataFrame中每列的数据类型是否已正确指定: python # 验证数据类型 print(df.dtypes) 这将输出每列的数据类型,例如: text A int32 B float64 C object dtype: object 综上所述,通过上述步骤,你可以在pandas中指定和转换DataFrame的数据类型。希望这些信息对你有帮助!
dtype:指定元素的数据类型 字符串数据类型的数据元素会被忽略 l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'], dtype='float64' ) print(df1) print() print(type(df1...
如果要创建一个DataFrame,可以直接通过dtype参数指定类型: df = pd.DataFrame(a, dtype='float') #示例1 df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) #示例2 df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str}) 对于单列或者Series ...
1.选择指定列 选择指定列是常见的需求,同样的实现方式也非常多。 1.1 pd.read_csv 常用的pd.read_csv方法,如果文件中包含有表头信息,可以直接读取指定列。 pd.read_csv("file", header=0, usecols=['c1', 'c2', 'c3']) 1. 1.2 pd.DataFrame ...
pandas dataframe基本操作 本文用于记录学习过程,以免以后忘记。 一:定义 函数如下: pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数: data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。