as pd import numpy as np df = pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column...
# Display df.infoprint(df.info()) The output of the above program is: Convert column value to string in pandas DataFrame We can observe that the values of column 'One' is anint, we need to convert this data type into string or object. ...
df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时,修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv...("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str}) df = pd.DataFrame(data, dtype='...
Jinku Hu2023年1月30日PandasPandas DataFramePandas DataFrame Column Pandas DataFrameSeries.astype(str)方法 DataFrame.apply()方法对列中的元素进行操作 我们将介绍将 Pandas DataFrame 列转换为字符串的方法。 ADVERTISEMENT Stay PandasSeries.astype(str)方法 ...
df=pd.read_csv('nba.csv') print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,如果不使用该函数,则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行,中间部分以...代替。 实例 importpandasaspd df=pd.read_csv('nba.csv') print(df) ...
replace([1, 3],['one','three']) #用'one'代替 1,用 'three' 代替 3 df.rename(columns=lambda x: x + 1) # 批量更改列名 df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) # 选择性更改列名 df.set_index('column_one') # 更改索引列 df.rename(index=lambda x: x + 1) # 批量重命名...
columns的String操作 因为columns是String表示的,所以可以按照普通的String方式来操作columns: In[34]: df.columns.str.strip() Out[34]:Index(['Column A','Column B'], dtype='object') In [35]: df.columns.str.lower() Out[35]:Index([' column a ',' column b '], dtype='object') ...
result = df['column_name'].apply(lambda x: x.split(' ')[0]) 通过以上方法,你应该能够解决在使用 pandas 对数据提取时出现的 AttributeError: Can only use .str accessor with string values! 错误。在处理数据时,请务必注意数据类型的一致性,确保你在正确的数据类型上使用适当的访问器和方法。这样可以...
df =pd.DataFrame(data) print('举例数据情况:\n', df) 添加新列的方法,如下: 一、insert()函数 语法: DataFrame.insert(loc, column, value,allow_duplicates = False) 实例:插入c列 1 2 df.insert(loc=2, column='c', value=3) # 在最后一列后,插入值全为3的c列 ...
df.info() output <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 4 entries, 0 to 3 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 string_col 4 non-null object 1 int_col 4 non-null