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...
我们可以将它们从 Integers 更改为 Float 类型,Integer 更改为 String,String 更改为 Integer,Float 更改为 String 等。 将浮点数转换为字符串的三种方法: 方法一:使用DataFrame.astype()。 用法: DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’, **kwargs) 这用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。此函...
# import pandas libraryimportpandasaspd# dictionaryData = {'Name':['GeeksForGeeks','Python'],'Unique ID':['900','450']}# create a dataframe objectdf = pd.DataFrame(Data)# convert string to an integerdf['Unique ID'] = df['Unique ID'].astype(int)# show the dataframeprint(df) print...
某列转换为字符串: df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype="string") df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype=pd.StringDtype()) 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...
2. astype转换数据类型 3. pd.to_xx转化数据类型 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型 3.2. pd.to_numeric转化为数字类型 3.3. pd.to_timedelta转化为时间差类型 4. 智能判断数据类型 5. 数据类型筛选 1. 加载数据时指定数据类型 一般来说,为了省事我都是直接pd.DataFrame(data)或pd.read_xx(filename)就完...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....
df.astype()方法 这可能是最简单的方法。我们可以获取一列字符串,然后强制数据类型为数字(即整数或浮点数)。 对于第一列,因为我们知道它应该是“整数”,所以我们可以在astype()转换方法中输入int。 图2 然而,如果数据包含小数,int将不起作用。在这种情况下,我们需要将float传递到方法参数中。
applymap(func[, na_action]) (已弃用)按元素对Dataframe应用函数。 asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定频率。 asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 assign(**kwargs) 将新列分配给DataFrame。 astype(dtype[, copy, errors]) 将pandas对象转换为指定...
df['date'].astype('datetime64[s]') image.png 这里datetime64位NumPy类型,常见单位如下: 将字符串转换为datetime 在pandas中,string以object的形式出现。无论使用to_datetime还是astype函数都可以完成字符串到时间日期的转换。 df = pd.DataFrame({'date':['3/10/2019','3/11/2020','3/12/2021']}) ...
)print(df.dtypes)# int64 ==> float64df.age = df.age.astype("float64")# float64 ==> stringdf.score = df.score.astype("str")print(df.dtypes) 4.2 自定义函数 字符串类型也是可以转换成数值类型的,前提是字符串的内容得是数值。 df = pd.DataFrame( ...