问Pandas:将dtype 'object‘转换为intEN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人...
问Pandas:将dtype 'object‘转换为intEN无法评论，因此将此作为答案发布，这在某种程度上介于@piRSquared...
然后我尝试应用 to_numeric 方法但不起作用。 转数值法 然后你可以在这里找到一个自定义方法: Pandas: convert dtype ‘object’ to int but doesn’t work either: data3['Title'].astype(str).astype(int) (我不能再传递图像了 - 你必须相信我它不会’工作) 我尝试使用 inplace 语句,但似乎没有集成到...
这包含了int和float型的列。 你也可以使用这个函数来选取数据类型为object的列: 你还可以选取多种数据类型,只需要传递一个列表即可: 你还可以用来排除特定的数据类型: 将字符型转换为数值型 让我们来创建另一个示例DataFrame: 这些数字实际上储存为字符型,导致其数据类型为object: 为了对这些列进行数学运算,我们需要...
空对象警告:创建空对象报了一个警告，空对象打印的数据类型是float64,警告空对象将用object类型替代float64类型，要消除这个警告，传一个dtype参数就可以了。数组创建对象: 如果有索引参数，传递的索引长度必须与data长度相同。字典创建对象：如果没有传递索引，将以字典的键构造索引，如果传递了索引，索引需要和字典的...
pandas的dataframe数据类型转换在使用pandas库进行数据分析时,有时候会需要将object类型转换成数值类型(float,int),那么如何做呢? 主要有以下三种方法:创建时指定类型,df.astype强制类型转换,以及使用pd.to_numeric()转换成适当数值类型。 一,创建时指定类型二,使用df.astype()强制类型转换三,使用pd.to_numeric ...
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 ...
# 对整个dataframe直接转换 >>> dfn = df.convert_dtypes() >>> dfn a b c d e f 0 1 x True h 10 <NA> 1 2 y False i <NA> 100.5 2 3 z <NA> <NA> 20 200.0 >>> dfn.dtypes a Int32 b string c boolean d string e Int64 f Float64 dtype: object ...
int- NumPy整数类型,不支持缺失值。 'Int64'- pandas可空的整数类型。 object- 用于存储字符串(和混合类型)的NumPy类型。 'category'- pandas分类类型,支持缺失值。 bool- NumPy布尔类型,不支持缺失值(None变为False,np.nan变为True)。 'boolean'- pandas nullable Boolean类型。
object 类型 int 整数类型 float 浮点数类型 string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype ...