一旦知道文件的路径,使用 pandas 中的 read_csv() 函数就可以非常简单的从 csv 文件创建 DataFrame 。csv 文件是包含表格形式数据的文本文件,其中列使用“,”逗号字符分割,行位于不同的行上。 如果你的数据是采用其他形式,例如 SQL数据库或者 Excel(XLS / XLSX)文件,则额可以查看其他函数以从这些源读取到 DataFr...
语法:DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs) 参数:dtype :使用 numpy.dtype 或 Python 类型将整个 pandas 对象转换为相同的类型。或者,使用 {col: dtype, ...},其中 col 是列标签,dtype 是 numpy.dtype 或 Python 类型,将 DataFrame 的一个或多个列转换为特定于列的类型。copy:...
assign(**kwargs) 将新列分配给DataFrame。 astype(dtype[, copy, errors]) 将pandas对象转换为指定的dtype。 at_time(time[, asof, axis]) 选择特定时间的值(例如,上午9:30)。 backfill(*[, axis, inplace, limit, downcast]) (已弃用)使用下一个有效观察值来填充NA/NaN值。 between_time(start_time...
DataFrame(data) df['col1'] = df['col1'].astype(int) print(df) Python Copy 示例代码 2:转换带有 NaN 的列 import pandas as pd import numpy as np data = {'col1': ['1', np.nan, '3', '4', 'pandasdataframe.com']} df = pd.DataFrame(data) df['col1'] = df['col1']....
没有像inplace这样的参数可以修改原始对象本身。如果不想创建新对象,只需将其分配给原始对象本身即可。 df= df.Tprint(df)# A B C# X 0 1 2# Y 3 4 5 AI代码助手复制代码 当进行类型转换(广播)时 为pandas.DataFrame中的每一列设置数据类型dtype。
map(cat_val) # 将空值替换成其他,inplace = True: 表示对 DataFrame 进行原地修改,即不创建新的副本 df[key].fillna(cat_val['其他'], inplace=True) # 将数据类型转换为int64 df[key] = df[key].astype('int64') return df # 创建测试数据 data = { '姓名': ['张三', '李四', '王五', '...
print(data.dtypes type(obj)) astype print(data.head(5)) print(data.info) print(data[''].describe()) print(dataframe.index,dataframe.columns) 图看值分布 data.boxplot(column=[''],return_type='axes') 查多少种取值(看分布) data[].value_counts() len(data[''].unique()) ...
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, ...
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 pdimport pandas as pd# 从 csv 文件制作数据框df = pd.read_csv("nba.csv")# 打印数据框的前 10 行以进行可视化df[:10] ...
而采用inplace=False之后,原数组名对应的内存值并不改变,需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。 (3)astype函数的使用:数据类型转换 1 df['Name']=df['Name'].astype(np.datetime64) DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换,支持Python和NumPy的数...