astype(cat_type)In [30]: s_catOut[30]: 0 NaN1 b2 c3 NaNdtype: categoryCategories (3, object): ['b' < 'c' < 'd']同样的CategoricalDtype还可以用在DF中:In [31]: from pandas.api.types import CategoricalDtypeIn [32]: df = p
或者使用df.astype(“category”)将DF中所有的Series转换为category: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [21]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd")}) In [22]: df_cat = df.astype("category") In [23]: df_cat.dtypes Out[23]: A category ...
或者使用df.astype(“category”)将DF中所有的Series转换为category: In [21]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd")}) In [22]: df_cat = df.astype("category") In [23]: df_cat.dtypes Out[23]: A category B category dtype: object 创建控制 默认情况下传入dtyp...
或者使用df.astype("category")将DF中所有的Series转换为category: In [21]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd")}) In [22]: df_cat = df.astype("category") In [23]: df_cat.dtypes Out[23]: A category B category dtype: object 创建控制 默认情况下传入dtype...
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs) 参数 dtype:它使用numpy.dtype或Python类型将整个pandas对象转换为相同类型。它还可以使用{col:dtype, ?}, 其中col表示列标签, 而dtype是numpy.dtype或Python类型, 用于将DataFrame的一个或多个列转换为特定于列的类型。
dtype: category Categories (3,object): ['a','b','c'] 可以将DF中的Series转换为category: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 In [3]: df=pd.DataFrame({"A": ["a","b","c","a"]}) In [4]: df["B"]=df["A"].astype("category") ...
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs) 将pandas对象转换为指定的dtype dtype。 参数: dtype: 数据类型或列名称 - >数据类型 使用numpy.dtype或Python类型, 将整个pandas对象强制转换为相同的类型。 或者,使用{col:dtype,...},其中col是列标签, ...
一旦创建了DataFrame并指定了列的数据类型,通常情况下是无法直接更改列的数据类型的。这是因为Pandas在内部使用了高效的数据存储和处理机制,为了保证性能和数据的一致性,对列的数据类型进行了限制。 然而,如果需要更改DataFrame列的数据类型,可以通过一些方法来实现。以下是一些常用的方法: 使用astype()方法:astype()方法...
#将dataframe格式中的数据类型转为object数据类型 data_frame['test02'] = data_frame['test02'].astype('object') # 关键字bool,'object'、'category'、str data_frame['test02'] = data_frame['test02'].apply(str) data_frame.to_excel("data_demo.xls") ...
当我们把一个列的数据转换为category类型时,category类型中各个值的默认顺序是按照字母顺序排列的。比如: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "学号": [1, 2, 3, 4, 5, 6], "年级": ["初二", "初一", "初二", "初一", "初三", "初三"], }) df["年级"] = df["年级"].astype('...