#把total_bill转换回float类型tips['total_bill'] = tips['total_bill'].astype(float)tips.dtypes 显示结果 total_bill float64 tip float64 sex category smoker category day categorytimecategory 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pa...
在数据清洗过程中,经常需要将数据类型从浮点数转换为整数,特别是在处理某些应该是整数类型的数据(如人数、次数等)时。 importpandasaspd# 创建一个包含浮点数的 DataFramedf=pd.DataFrame({'PeopleCount':[200.0,300.5,400.0],'EventCount':[10.0,15.0,20.0]})# 将所有列的数据类型转换为整数df=df.astype(int)#...
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 = pd.read_exce...
转换 float 类型为整型时，需先解决空值问题。使用 pandas 的 astype 函数进行转换，但若数据中存在空值，直接转换可能会失败。转换 object 类型为整型，数据中可能包含多种数据类型，包括数字和字符串。在这样的情况下，数据类型为 object。要将其转换为整型，使用 pandas 的 to_numeric 函数是必要的，...
对于第一列,因为我们知道它应该是“整数”,所以我们可以在astype()转换方法中输入int。 图2 然而,如果数据包含小数,int将不起作用。在这种情况下,我们需要将float传递到方法参数中。 图3 这个方法看起来很容易应用,但这几乎是它所能做的——它不适用于其余的列。原因是其他列都包含某种特殊字符,如逗号(,)、美...
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series ...
###按照惯例导入两个常用的数据处理的包,numpy与pandasimportnumpyasnpimportpandasaspd# 从csv文件读取数据,数据表格中只有5行,里面包含了float,string,int三种数据python类型,也就是分别对应的pandas的float64,object,int64# csv文件中共有六列,第一列是表头,其余是数据。df = pd.read_csv("sales_data_types.cs...
float转int 当一个series中是float类型,如果某行中是有空值的,使用astype=int转换无法转换成int类型,此时需要先处理空值后, 再转类型。 importnumpyasnpimportpandasaspds=pd.Series([1.34,4.23,5.45,6.22,8.21,np.nan])s=s.fillna('0').astype('int32',errors='ignore') ...
Use pandas DataFrame.astype(int) and DataFrame.apply() methods to cast float column to integer(int/int64) type. I believe you would know float is bigger
df['float_col'] = df['float_col'].astype('int') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据,代码如下 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, ...