import pandas as pd # 创建一个包含字符串的pandas dataframe data = {'col1': ['1', '2', '3', '4', '5'], 'col2': ['6', '7', '8', '9', '10']} df = pd.DataFrame(data) #将col1列的数据类型转换为整数 df['col1'] = df['col1'].astype(int) # 打印转换后的结果 pr...
import pandas as pd # 示例DataFrame data = {'column_name': ['1', '2', '3', '4']} df = pd.DataFrame(data) # 转换为整数类型 df['column_name'] = df['column_name'].astype(int) 可能遇到的问题及解决方法 包含非数字字符: 如果列中包含非数字字符,直接转换会引发错误。
astype(int) # 引发ValueError 为了解决这个问题,我们可以使用try-except语句来捕获异常并处理无法转换的数据。例如: data = pd.Series(['1', '2', '3', 'A', '5']) int_data = [] for value in data: try: int_data.append(int(value)) except ValueError: int_data.append(np.nan) # 将无法...
在Pandas 中用astype(int)将浮点数float转换为整型int 要将float转换为INT,我们将使用Pandas包提供的astype(int)方法。代码是, importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5)*5)print("*** Random Float DataFrame ***")print(df)print("***")print("***")print("*** Dataframe ...
方法一:使用DataFrame.astype()方法 语法: DataFrame.astype(dtype,copy=True,errors=’raise’,**kwargs) 示例1:使用 DataFrame.astype() 将一列从 int 转换为 float Python3实现 # importing pandas library importpandasaspd # Initializing the nested list with Data set ...
Pandas的astype()函数和复杂的自定函数之间有一个中间段,那就是Pandas的一些辅助函数。 3.1to_numeric # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 5]}) 转换前数据 # 数据转换,如遇到NaN数据时,用0来填充 df['a_int'] = pd.to_numeric(df['a'], errors='coerce').fillna(0) ...
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'].astype(float) # NaN 与 float 兼容 print(df) ...
1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几行的数据,默认后5行 ...
方法一:使用Series.astype()方法。 用法:Series.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’) 参数:此方法将采用以下参数: dtype:要将系列转换为的数据类型。 (例如 str、float、int)。 copy:制作 DataFrame /系列的副本。 errors:转换为无效数据类型时引发错误。例如 dict 到字符串。 ‘raise’ 将引发错误,‘...
df.astype("float") A B04.06.015.07.0 请注意,原始df仍然是int类型。 处理错误 增加 类型转换失败时的默认行为是抛出错误: df = pd.DataFrame({"A":["a","b"]}) df.astype("int") ValueError: invalid literalforint()withbase10:'a'