文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取...
df.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object 要强制使用单个dtype: df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) df.dtypes col1 int8 col2 int8 dtype: object 从包含Series的字典构造DataFrame d = {'col1': [0, 1, 2, 3], 'col2': pd.Series([2, 3], index=[2, 3])} pd.DataFra...
识别Pandas DataFrame列的类型DataFrame值的numpy数组 、、、 我正在编写连接使用Pandas Dataframes和Numpy数组的库的胶水代码,并且在确定Numpy数组中哪些列是“object/string”时遇到了一些问题,这些列最初是从Pandas创建的。import pandas as pd test_df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": ["one", "...
dtypes: float64(9), int64(11), object(3) memory usage: 18.1+ KB 尽管to_string有时不匹配控制台的宽度,但还是可以用to_string以表格形式返回 DataFrame 的字符串表示形式: In [122]: print(baseball.iloc[-20:, :12].to_string()) id player year stint team lg g ab r h X2b X3b 80 89474...
常见的dataframe中的数据类型包括以下: datetime64[ns] 日期时间数据类型 str 字符类型 object 一种通用的数据类型,在没有明确指定类型下,所有数据都可认为是object类型 bool_ Boolean (True or False) stored as a byte int_ Default integer type (same as C long; normally either int64 or int32) ...
dataframe中的 object 类型来自于 Numpy, 他描述了每一个元素 在 ndarray 中的类型 (也就是Object类型)。而每一个元素在 ndarray 中 必须用同样大小的字节长度。 比如 int64 float64, 他们的长度都是固定的 8 字节。 但是对于string 来说,string 的长度是不固定的, 所以pandas 储存string时 使用 narray, 每...
str.replace()针对的是object类型或string类型,默认是以正则表达式为操作,目前暂时不支持DataFrame上使用 ① 对于string类型Series,如果要替换的类型为非缺失值,直接替换 pd.Series(['a', 'b']).str.replace('a', 'c') #把a替换为c 1. ② 如果要替换的类型为缺失值,先转为object再转回来 ...
Pandas DataFrame 中的字符串数据类型有以下几种: object:通用字符串类型,可以存储任何字符序列,这是最常用的字符串类型。 string:与 object 类型相同,但具有更严格的字符串操作,string 类型的列不能进行向量化操作。 bytes:字节串类型,用于存储二进制数据。
sex_str object dtype: object to_numeric函数 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 ...