Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。 实例- 使用列表创建 importpandasaspd data=[['Google',10],['Runoob',12],['Wiki',13]] # 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']=...
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(...
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 importpandasaspd# 创建一个包含混合类型的 DataFramedf=pd...
astype转换列为其它类型 将对应列上的字符转换为大写或小写 创建DataFrame 首先,导入 Pandas 模块,通过传入字典的方式创建 DataFrame。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd mydict={"dev_id":["001","002","003","004"],"name":["John Hunter","Lothar Muller","John Doe...
importpandasaspd# 创建一个包含非数字字符的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['1.1','2.2','3.3']})# 移除非数字字符df['A']=df['A'].str.replace('','')# 转换为浮点数df['A']=df['A'].astype(float)print(df) Python Copy Output: ...
DataFrame.astype() 将DataFrame 转换为指定数据类型。 DataFrame.apply() 对DataFrame 的行或列应用函数。 DataFrame.applymap() 对DataFrame 的每个元素应用函数。 DataFrame.map() 对Series 中的每个元素应用函数。 DataFrame.to_dict() 将DataFrame 转换为字典。 DataFrame.to_numpy() 将DataFrame 转换为 numpy 数...
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()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)>>>df A B C014.17125.28236.39>>>df.dtypes A obje...
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: ...