现在,我们将“Accuracy”和“Age”列的数据类型从 ‘float64’ 更改为 ‘object’。 Python3 #Now Pass a dictionary to#astype()functionwhichcontains#two columns and hence convert them#fromfloatto stringtypedf = df.astype({"Age":'str', "Accuracy":'str'}) print()#lets find out the data#type...
用法: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:写入缓冲区 na_rep:要使用的NAN的字符串表示形式,默认为“ NaN” float_format:格式化程序函数,如果列为浮点数元素,则应用于列的元素默...
to_numeric函数还有一个downcast参数, downcast接受的参数为 'integer','signed','float','unsigned' downcast参数设置为float之后, total_bill的数据类型由float64变为float32 pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors = 'coerce',downcast='float') 显示结果 016.991NaN221.013NaN424.595NaN68.777NaN815....
importnumpy as npimportpandas as pd#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,int64df = pd.read_csv("sales_data_types.csv", index_col=0)print(df) Customer Number Customer Name 2016 2017 \ 0 10002.0 Quest Industri...
to_excel('filename.xlsx', index=True) # 导出数据到 SQL 表 df.to_sql(table_name, connection_object) #以Json格式导出数据到文本文件 df.to_json(filename) # 其他 df.to_html() # 显示 HTML 代码 df.to_markdown() # 显示 markdown 代码 df.to_string() # 显示格式化字符 df.to_latex(...
_astype_nansafe(values.ravel(), dtype, copy=True)505values=values.reshape(self.shape)506C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\types\cast.pyin_astype_nansafe(arr, dtype,copy)535536ifcopy:--> 537 return arr.astype(dtype)538returnarr.view(dtype)539ValueError: couldnotconvertstringtofloat:'$15...
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, ...
DataFrame.to_string(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep='NaN', formatters=None, float_format=None, sparsify=None, index_names=True, justify=None, max_rows=None, min_rows=None, max_cols=None, show_dimensions=False, decimal='.', line_width=None, ma...
打印dataframe 对象默认返回数据的前后5行,中间部分以点代替,如上图所示。要返回全部数据需要使用 to_string()函数。 存储csv 文件 使用to_csv() 方法将 dataframe 对象存储为 csv 文件。 import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.head(3))# 存储前三行数据到 test.csv 文件df.to_csv...
dtypes: float64(9), int64(11), object(3) memory usage: 18.1+ KB 尽管to_string有时不匹配控制台的宽度,但还是可以用to_string以表格形式返回 DataFrame 的字符串表示形式: In [122]: print(baseball.iloc[-20:, :12].to_string()) id player year stint team lg g ab r h X2b X3b ...