现在,在DataFrame上使用convert_dtypes方法。 df_2=df.convert_dtypes()df_2 通过检查输出,还可以看到Pandas现在支持整数列的缺失值(使用pd.NA),所以它们不再需要表示为浮点数。 再次检查一下数据类型。可以看到,数据类型是通过convert_dtypes方法调整了。 df_2.dtypes 该convert_dtypes方法还有一些有用的参数,可以...
dtype: object '''dfn = df.convert_dtypes()print(dfn.dtypes)''' 国家string 受欢迎度 Int64 评分Float64 向往度 Int64 over_long Int64 dtype: object ''' 六、数据类型筛选 select_dtypes()实现按照字段数据类型筛选。 df.select_dtypes(include=None, exclude=None) ->'DataFrame' 数字:number、int、fl...
combine_first() Compare two DataFrames, and if the first DataFrame has a NULL value, it will be filled with the respective value from the second DataFrame compare() Compare two DataFrames and return the differences convert_dtypes() Converts the columns in the DataFrame into new dtypes corr(...
9.df.to_csv() # 将DataFrame存为csv格式。 DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None,compression='infer',quoting=None,quotechar='"',line_terminator=None,chunksize=None,date_format=No...
print(df.dtypes) teamobjectpointsobjectassists int64 dtype:object 方法一:使用 astype() 将对象转为浮点数 以下代码显示了如何使用astype()函数将 DataFrame 中的点列从对象转换为浮点数: #convert points columnfromobjecttofloatdf['points'] = df['points'].astype(float) ...
df.dtypes 国家string受欢迎度 int64评分float64向往度 Int64dtype: object 同样,在创建DataFrame类型数据时也可以通过dtype参数进行数据类型设定(案例是对全部字段进行设置)。 df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4.], 'B':[1,3,5,7] }, dtype='float32' )df.dtypes...
本次东哥介绍一个pandas里可实现自动转换变量类型的方法convert_dtypes。利用它可以一次性全部转换为最理想的类型。 一、使用方法 默认情况下,convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes。它可以对Series和DataFrame都直接使用。
方法1:使用DataFrame.astype() 该方法用于将一个pandas对象转换为一个指定的dtype。 语法:DataFrame.astype(self: ~ FrameOrSeries, dtype, copy: bool = True, errors: str = ‘raise’) 返回:casted:调用者的类型 例子:在这个例子中,我们将把 “通货膨胀率 “列的每个值转换成浮点数。
Pandas DataFrame.dtypes属性 DataFrame.dtypes属性返回DataFrame中的dtypes。它返回一个Series,其中包含每个列的数据类型。 语法:DataFrame.dtypes 参数:None 返回:每个列的dtype 示例1 使用DataFrame.dtypes属性找出给定DataFrame中每个列的数据类型(dtype)。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the DataFram...
DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) include:列表,想要留下的数据类型,比如float64,int64,bool,object等 exclude:列表,需要排除的数据类型,同上。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame({'a':[1,2]*3,'b':[True,False]*3,'c':[1.0,2.0]*3,'d':['a...