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...
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...
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', '...
df.Weight = df.Weight.astype('int64')# 让我们找出转换后的数据类型after = type(df.Weight[0])# 打印之前的值before# 打印 after 的值after 输出: # 打印数据框并查看更改后的样子df 为输入对象列推断更好的数据类型 DataFrame.infer_objects() 函数尝试为输入对象列推断更好的数据类型。此函数尝试对对象...
参考:pandas astype with nan在数据处理和分析中,经常会遇到需要转换数据类型的情况。Pandas 提供了非常方便的方法 .astype() 来实现这一功能。然而,在处理包含 NaN(Not a Number,非数字)值的数据时,.astype() 的使用需要更加小心,以避免数据转换错误或数据丢失。本文将详细介绍如何在包含 NaN 值的 DataFrame 中...
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, ...
data['one'] = data['one'].astype("str") 5.设置某列为索引 设置one列为索引 data.set_index(["one"], inplace=True) 6.重置表索引 data.reset_index() 三、Dataframe的增、删操作 现有Dataframe数据结构的data1和data2 按行添加 将data2添加到data1中: ...
Python | Pandas DataFrame.astype() Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。 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...
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。
DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的,把行和列称作轴(axis),DataFrame是按照轴进行操作的,axis=0表示行轴;axis=1 表示列轴。 在操作DataFrame的函数中,通常有沿着轴来进行操作,沿着axis=0,表示对一列(column)的数据进行操作;沿着axis=1,表示对一行(row)的数据进行操作。