In [19]: df['A'].apply(str) Out[19]: 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 Name: A, dtype: object In [20]: df['A'].apply(str)[0] Out[20]: '0' 不要忘记将结果分配回去: df['A'] = df['A'].apply(str) 转换整个框架 In [21]: df.applymap(str) Out[21]: A B 0 0 1 1...
Name: b, dtype: float64 注意:loc 允许接两个参数分别是行和列,参数之间需要使用“逗号”隔开,但该函数只能接收标签索引。 2) 整数索引选取 通过将数据行所在的索引位置传递给 iloc 函数,也可以实现数据行选取。示例如下: import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', '...
那么您可以使用新的实验性pd.StringDtype()dtype。由于是实验性的，其行为可能会在未来版本中发生变化，...
如果您希望实际的 dtype 为字符串(而不是对象)和/或如果您需要在 df 中处理日期时间转换和/或 df 中有 NaN/None。 以上都不起作用。 你应该使用: df.astype('string') 您可以比较此 df 的结果: import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime # Example dataframe min_index =...
total_bill float64 tip float64 sex category smoker category day category time category size int64 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...
dtype: object 可以看到国家字段是object类型,受欢迎度是int整数类型,评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 import pandas as pddf =...
PandasSeries.to_string()函数渲染了一个字符串表示的系列。 语法:Series.to_string(buf=None, na_rep=’NaN’, float_format=None, header=True, index=True, length=False, dtype=False, name=False, max_rows=None) 参数: buf :要写入的缓冲区 ...
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’, **kwargs) 这用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。此函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的函数。 范例1:将一列从浮点数转换为字符串。 Python3 # Import pandas libraryimportpandasaspd# initialize list of listsdata = [['Harvey',10,45.25...
df = pd.read_excel(data, dtype={'team': 'string', 'Q1': 'int32'}) 推断类型 Pandas可以用以下方法智能地推断各列的数据类型,会返回一个按推断修改后的DataFrame。如果需要使用这些类型的数据,可以赋值替换 # 自动转换合适的数据类型 df.infer_objects()# 推断后的DataFrame ...
2、string的转换,需要先别的类型转为str 型 object, 再转为string 类型。 三、拆分和拼接 1、str.split 方法 s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype="string") 1. s.str.split('_') 1. 0 [a, b, c] ...