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
In the above example, a sample DataFrame is generated containing two float columns:Priceand Discount. The original DataFrame along with its data types is displayed. Theastype(str)method is then applied to the Price column to change its data type from float to string. Finally, the modified Data...
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....
In[1]:df.受欢迎度.astype('float')Out[1]:010.016.022.038.047.0Name:受欢迎度,dtype:float64 In[2]:df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'})Out[2]:国家 受欢迎度 评分 向往度0中国1010.0101美国65.872日本21.273德国86.864英国76.6<NA> 3. pd.to_xx转化数据类型 pd.to_xx 3.1. pd.to_d...
_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...
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...
目的:把字符串类型的column转换成float类型 从文件读取得到的df长这样,需要转换的column是 item_price, 各个列的数据类型: 血泪史: 当试图使用astype()处理时发现报错了,错误信息是ValueError: could not convert string to float: '$2.39 ' 于是去网上查查别的转换方法,有人说使用to_numeric()可以,亲测有效,赶紧...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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, ...
dtype='float32') df''' a b 0 1.0 4.0 1 2.0 5.0 2 3.0 6.0 ''' 三、astype转换数据类型 df.受欢迎度.astype('float') df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'}) 四、pd.to_xx 转换数据类型 to_datetime to_numeric to_pickle ...
['2016','2017','2018','2019'],'Inflation Rate':['4.47','5','5.98','4.1']}# create a dataframedf=pd.DataFrame(Data)# converting each value# of column to a stringdf['Inflation Rate']=df['Inflation Rate'].astype(float)# show the dataframeprint(df)# show the datatypesprint(df....