那么这里的 int 将会是 int32,如果数据中存在整数超出了int32的最大范围,那么数值将会发生变化,所以需要设置整数类型时,最好设置参数dtype='int64';如果是浮点数的话,函数默认使用的是float64,所以直接设置类型为float即可,不必特意指定精度。
In[5]:pd.to_datetime(s,infer_datetime_format=True)Out[5]:02000-03-1112000-03-1222000-03-13dtype:datetime64[ns]# 还可以将时间戳转化为日期 In[6]:s=pd.Series([1490195805,1590195805,1690195805])In[7]:pd.to_datetime(s,unit='s')Out[7]:02017-03-2215:16:4512020-05-2301:03:2522023-07...
df["生日"] = df["生日"].apply(lambda x: pd.to_datetime(x,format="%Y-%m-%d")) df.dtypes 经过检验:如果字段是用英文表示的,下面的方法可以直接转成datetime64[ns]类型,使用中文汉字当做属性名的时候,该方法不适用。Pandas中的to_datetime()函数可以把单独的year、month、day三列合并成一个单独的时间...
在不损失精度的情况下转换np.datetime64的时区 、、、 我有一个DataFrame,其中一个列是datetime64ns类型的。这代表了“欧洲/伦敦”时区的时代,并且达到了纳秒级的精度。(数据来自外部系统)做这件事最好的方法是什么?不幸的是,我在np.datetime64中找不到任何时区支持。同时,我不能直接转换为/使用datet...
日期和时间类型:datetime64[ns]、datetime64[ns, tz]、timedelta[ns] 布尔类型:bool 1,查看变量的类型 查看变量的数据类型,使用type(var)函数 type(obj) 2,特殊的objct类型 通常情况下,使用object表示字符类型; >>> pd.Series(['a','b','c'], dtype="object") ...
dtypes:bool(1),float64(2),int64(1),object(4) memoryusage:356.0+bytes 数据类型转换 接下来我们开始数据类型的转换,最经常用到的是astype()方法,例如我们将浮点型的数据转换成整型,代码如下 df['float_col']=df['float_col'].astype('int')
在pandas.core.internals 模块中,每一种类型都有一个专门的类。pandas 使用 ObjectBlock 类来表示包含字符串列的块,用 FloatBlock 类表示包含浮点数列的块。对于表示整型数和浮点数这些数值的块,pandas 会将这些列组合起来,存储成 NumPy ndarray。NumPy ndarray 是围绕 C 语言的数组构建的,其中的值存储在内存的连...
[ns] 5000 non-null timedelta64[ns] 4 complex128 5000 non-null complex128 5 object 5000 non-null object 6 bool 5000 non-null bool 7 categorical 5000 non-null category dtypes: bool(1), category(1), complex128(1), datetime64ns, float64(1), int64(1), object(1), timedelta64ns memory...
使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() 使用astype()函数进行类型转换 对数据列进行数据类型转换最简单的方法就是使用astype()函数 # 原客户编号是int64,对原始数据进行转换并覆盖原始数据列 data['客户编号'] = data['客户编号'].astype('object') ...
4、查看不同列的数据类型: In [12]: df2.dtypes Out[12]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object 5、如果你使用的是 IPython,使用 Tab 自动补全功能会自动识别所有的属性以及自定义的列,下图中是所有能够被自动识别的属性的一个子集: ...