将pandas 对象强制转换为指定的 dtype DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pd importpandasaspd #从 csv 文件制作数据框 df=pd.read_csv("nba.csv") ...
#从CSV文件读取数据,并指定数据类型 df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'A': int, 'B': float, 'C': str}) 3. 指定每列的数据类型 在创建DataFrame时,可以通过字典的dtype参数来指定每列的数据类型。但是,对于已经创建的DataFrame,这种方法不适用。不过,可以在创建DataFrame时预设数据类型,如下所示...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1","day2","day3"])# 指定索引print(df.loc["day2"]) 输出结果为: calories380duration40Name:day2,dtype:int64 更多DataFrame 说明 创建DataFrame 从字典创建:字典的键成为列名,值成为列数据。 实例 importpandasaspd# 通过字典创建 DataFramedf = pd.DataFrame({'...
dtype:指定元素的数据类型 字符串数据类型的数据元素会被忽略 l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'], dtype='float64' ) print(df1) print() print(type(df1...
1.选择指定列 选择指定列是常见的需求,同样的实现方式也非常多。 1.1 pd.read_csv 常用的pd.read_csv方法,如果文件中包含有表头信息,可以直接读取指定列。 pd.read_csv("file", header=0, usecols=['c1', 'c2', 'c3']) 1. 1.2 pd.DataFrame ...
DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pdimport pandas as pd# 从 csv 文件制作数据框df = pd.read_csv("nba.csv")# 打印数据框的前 10 行以进行可视化df[:10] ...
python pandas.DataFrame参数属性方法用法权威详解class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)[source]二维、大小可变、潜在异构的表格数据结构。 数据结构还包 含带有…
对于创建DataFrame的情形 如果要创建一个DataFrame,可以直接通过dtype参数指定类型: df = pd.DataFrame(a, dtype='float') #示例1 df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) #示例2 df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str}) ...
dtype: int64 s.index Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 指定的list,后续按指定list的元素顺序进行排序 list_custom = ['b', 'a', 'c'] list_custom ['b', 'a', 'c'] 将Series转换成DataFrame df = pd.DataFrame(s) df = df.reset_index() ...