234.56],'site':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']})df['profit']=df['profit'].astype(str).apply(Decimal)df['formatted_profit']=df['profit'].apply(lambdax:f"${x:.2f}")print(df)
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...
语法:DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’, **kwargs) 参数: dtype :使用numpy.dtype或Python类型来将整个pandas对象转换为同一类型。或者,使用{col: dtype, …},其中col是一个列标签,type是numpy.dtype或Python类型,将DataFrame的一个或多个列转换为特定的列类型。 copy :当copy=True时返回一...
使用pandas 函数,例如 to_numeric() 或 to_datetime() 使用astype() 函数 将pandas 数据列转换为不同类型的最简单方法是使用 astype(),例如,要将 Customer Number 转换为整数,我们可以这样调用它: df['Customer Number'].astype('int') Output: 0 10002 1 552278 2 23477 3 24900 4 651029 Name: Customer...
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, ...
首先介绍最常用的astype() 比如可以通过astype()将第一列的数据转化为整数int类型 df['Customer Number'].astype("int")# 这样的操作并没有改变原始的数据框,而只是返回的一个拷贝 01000215522782234773249004651029Name:CustomerNumber,dtype:int32 # 想要真正的改变数据框,通常需要通过赋值来进行,比如df["Customer Num...
dataframe.astype(dtype,copy,errors) 参数 copy和errors都是关键字参数。 参数值描述 dtype数据类型,或包含每列数据类型的字典: { 'Duration': 'int64', 'Pulse':'float', 'Calories':'int64' }必填。指定数据类型 copyTrue|False可选。 默认为 True。指定是返回副本(True),还是在原始 DataFrame 中进行更改(...
Python Pandas DataFrame.astype()用法及代码示例 Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 DataFrame.astype()方法用于将pandas对象转换为指定的dtype。astype()函数还提供了将任何合适的现有列转换为分类类型的函数...
DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) 转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) 复制数据框 DataFrame.isnull() 以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull() 以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法 描述 DataFrame.head([n]) 返回前n行数据 DataFrame.at ...
PandasDataFrame.astype(~)方法将 DataFrame 的列的数据类型转换为指定类型。 参数 1.dtype|string或type或dict(string、string或type) 将DataFrame 转换为所需的数据类型。 2.copy|boolean|optional 是否返回新的DataFrame: 如果True,则返回一个副本 - 修改返回值不会改变原始 DataFrame ,反之亦然。