DataFrame索引的默认dtype是int64,我想将其更改为int32.我尝试用pd.DataFrame.set_indexNumPy数组更改它int32,也尝试用新的索引dtype=np.int32.它没有用,总是返回索引int64.有人可以显示一个工作代码来生成int32大小的Pandas索引吗?我使用conda Pandas v0.20.1....
import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.rand...
1,2,3,4,2]}) df.median() COL1 3.5 COL2 2.0 dtype: float64 idxmax...
import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2],'key2':[1,2,np.nan,4,5],'key3':[1,2,3,'j','k']},index = ['a','b','c','d','e'])print(df)print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,df['key3'].dtype)print('---')m1 =...
df['colname'] = df['colname'].astype(int)至少在从float值更改为int时有效。
方法描述DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述Axesindex: row labels;columns: column labelsDataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵DataFrame.dtypes返回数据的类型DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object.DataFrame.ge...
Python Pandas DataFrame.astype()用法及代码示例 Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 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的函数...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
# 中位数df= pd.DataFrame({'COL1': [2,3,4,5,4,2],'COL2': [0,1,2,3,4,2]}) df.median() COL1 3.5 COL2 2.0 dtype: float64 # 求出最大值的位置data.idxmax(axis=0)open2015-06-15high2015-06-10close2015-06-12low2015-06-12volume2017-10-26price_change2015-06-09p_change2015...
我有同样的问题。我的直觉是,当您第一次为该列设置值时source_data_url,该列尚不存在,因此 pandas 创建一个列source_data_url并将值分配NaN给它的所有元素。这使得 Pandas 认为该列dtype是float64。然后它会发出此警告。 我的解决方案是在向其添加值之前创建具有某些默认值(例如空字符串)的列: ...