具体而言,astype()方法可以用于将Series或DataFrame中的数据类型转换为指定的数据类型。要将字符串转换为整数,可以使用astype(int)或astype('int')。 下面是Pandas将字符串转换为整数的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含字符串的Series s = pd.Series(['1', '2', '3', '4...
# downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame({'year':[2015,2016],'month':[2,...
如果想把变量转换为数值类型(int,float),还可以使用pandas的to_numeric函数 DataFrame每一列的数据类型必须相同,当有些数据中有缺失,但不是NaN时(如missing,null等),会使整列数据变成字符串类型而不是数值型,这个时候可以使用to_numeric处理 #创造包含'missing'为缺失值的数据 tips_sub_miss = tips.head(10) ti...
df['float_col'] = df['float_col'].astype('int') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据,代码如下 df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, df['string_col'] = df['string_col'].astype('int8'...
'国家':'string', '向往度':'Int64' } )df 国家受欢迎度评分向往度 0 中国 10 10 10 1 美国 6 5.8 7 2 日本 2 1.2 7 3 德国 8 6.8 6 4 英国 7 6.6 <nan> 再查看dtypes属性 df.dtypes 国家string受欢迎度 int64评分float64向往度 Int64dtype: object 同样...
string_colobject int_colint64 float_colfloat64 mix_colobject missing_colfloat64 money_colobject boolean_colbool customobject dtype:object 当然了我们也可以调用info()方法来实现上述的目的,代码如下 df.info() output <class'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
Convert string/object type column to int Usingastype()method Usingastype()method with dictionary Usingastype()method by specifying data types Convert to int usingconvert_dtypes() Create pandas DataFrame with example data DataFrame is a data structure used to store the data in two dimensional format...
int 整数类型 float 浮点数类型 string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df =...
df['price'] = df['price'].astype('Int64') # convert data to int. return df 我收到一个错误:对象无法转换为IntegerDtype。 我试着解决这个问题,就像前面在一个SoF问题中提到的那样,首先转换为float,然后转换为int: def convert_price(df):
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.tz_convert方法的使用。