对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。...(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。...a = '[1,2,3]' type(a) >> str eval(...
1. 另一个办法是可以直接astype(int),即直接把pandas datetime转为int类型 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'time': [pd.to_datetime('2019-01-15 13:25:43')]}) df_unix_sec = pd.to_datetime(df['time']).astype(int)/ 10**9 print(df_unix_sec) 1. 2. 3. 4....
pandas是一个开源的数据分析和处理工具库,而timedelta64[ns]是pandas库中用来表示时间间隔的数据类型。要将pandas中的timedelta64[ns]转换为int类型,可以使用以下方法: 使用total_seconds()方法:可以将timedelta对象转换为秒数,然后再将其转换为int类型。示例代码如下: ...
1.2转int类型 df['金额'].astype('int') 1.3转bool df['状态'].astype('bool') 1.4字符串日期转datetime df['单据日期'] = pd.to_datetime(df['单据日期']) df['year'] = df['单据日期'].dt.strftime('%Y') df['month'] = df['单据日期'].dt.strftime('%m') 1.5数字转字符串 df['金额'...
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') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int16') ...
df.dtypes Customer Number int32 Customer Name object 2016 float64 2017 float64 Percent Growth float64 Jan Units float64 Month int64 Day int64 Year int64 Active bool Start_date datetime64[ns] dtype: object # 将这些转化整合在一起 def convert_percent(val): """ Convert the percentage string to...
df["datetime"]=pd.to_datetime(df["创建时间"],errors="coerce") print(df["创建时间"].dtypes,"\n---") df['date'] = df['datetime'].dt.date #转化提取年-月-日 df['year'] =df['datetime'].dt.year.fillna(0).astype("int") #转化提取年 , #如果有NaN元素...
不是数字格式# Month,Day以及Year应该转化为datetime64[ns]格式# Active 列应该是布尔值# 如果不做数据清洗,很难进行下一步的数据分析,为了进行数据格式的转化,pandas里面有三种比较常用的方法# 1. astype()强制转化数据类型# 2. 通过创建自定义的函数进行数据转化# 3. pandas提供的to_nueric()以及to_datetime...
数字:number 或int、float 布尔:bool 时间:datetime64 时间差:timedelta64 类别:category 字符串:string 对象:object In [27]: dfOut[27]: 国家 受欢迎度 评分 向往度0 中国10 10.0 10.01 美国6 5.8 7.02 日本2 1.2 7.03 德国8 6.8 6.04 英国7 6.6 NaNIn [28...