.astype()方法可以根据指定的数据类型将数据帧中的列转换为相应的类型。例如,可以使用.astype(int)将字符串类型的列转换为整数类型,使用.astype(float)将字符串类型的列转换为浮点数类型。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含不同数据类型的数据帧 df = pd.DataFrame...
data={'col1':[1,2,3],'col2':[4.5,5.6,6.7]}df=pd.DataFrame(data)df=df.astype(str)print(df) Python Copy Output: 示例代码 2:将指定列转换为字符串类型 importpandasaspd data={'col1':[1,2,3],'col2':[4.5,5.6,6.7]}df=pd.DataFrame(data)df['col1']=df['col1'].astype(str)prin...
astype()方法不会就地修改 DataFrame 数据,因此我们需要将返回的 Pandas Series 分配给特定的 DataFrame 列。 我们也可以通过将方括号内的名称放在方括号中以形成列表,将多个列同时转换为字符串。 >>>df[['A','B']]=df[['A','B']].astype(str)>>>dfA B C014.17125.28236.39>>>df.dtypesAobjectBobject...
astype(str) >>> df A B C 0 1 4.1 7 1 2 5.2 8 2 3 6.3 9 >>> df.dtypes A object B float64 C object dtype: object astype() 方法不會就地修改 DataFrame 資料,因此我們需要將返回的 Pandas Series 分配給特定的 DataFrame 列。 我們也可以通過將方括號內的名稱放在方括號中以形成列表...
Pandas Dataframe是一个开源的数据处理库,专门用于数据分析和操作。它提供了一种高效的方式来处理结构化数据,并且具有灵活性和强大的功能。 Pandas Dataframe整列到字符串数据...
# 创建DataFrame df=pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age']) # 使用astype方法设置每列的数据类型 df['Site']=df['Site'].astype(str) df['Age']=df['Age'].astype(float) print(df) 也可以使用字典来创建: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd ...
df['BucketType'] = df['BucketType'].astype("string") 将某列改为字符串: df['A'] = df['A'].astype(str) 将某列改为字符串: df[['B']] = df[['B']].astype(str) 把多列改为字符串: df[['A','B']] = df[['A','B']].astype(str) ...
importpandasaspd# 创建一个包含布尔值的 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[True,False,True],'B':[False,True,False]})# 将列 A 转换为字符串类型df['A']=df['A'].astype(str)print(df) Python Copy Output: 示例5: 转换混合类型列为字符串 ...
pandas dataframe 过滤——apply最灵活!!! 按照某特定string字段长度过滤: import pandas as pd df = pd.read_csv('filex.csv') df['A'] = df['A'].astype('str') df['B'] = df['B'].astype('str') mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10)...
盘点一个Pandas中.str的一个常见小误区 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas基础的问题。问题如下:大佬们,这里面的dtype,能直接改成str格式?我一开始认为只能这么看print(df.dtypes),传统的做法我一直认为是这样子df['数学'] = df['数学'].astype(str),不...