If some NaN s in columns need replace them to some int (eg 0 ) by fillna , because type NaN 是float: df = pd.DataFrame({'column name':[7500000.0,np.nan]}) df['column name'] = df['column name'].fillna(0).astype(np
>>>df['A'].astype(int) TypeError ...TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like objectora number,not'NoneType'>>>df['B'].astype(int)ValueError...ValueError: Cannot convert non-finite values (NAorinf) to integer>>>df['C'].astype(int)ValueError...ValueError: Cannot con...
2024-02-08 4842024-02-09 232024-02-10 1352024-02-11 4072024-02-12 169 ... 2025-02-02 3582025-02-03 522025-02-04 1402025-02-05 3052025-02-06 227Freq: D, Length: 365, dtype: int32 # 重采样 resamplets.resample("D").sum() # 以1天为单位进行...
>>> df['A'].astype(int) TypeError ... TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' >>> df['B'].astype(int) ValueError ... ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['C'].astype(int) ValueError...
downcast:dict, default is None,字典中的项为,为类型向下转换规则。或者为字符串“infer”,此时会在合适的等价类型之间进行向下转换,比如float64 to int64 if possible。 2.示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspd ...
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 ...
lambda x: x, axis=1)意味着lambdaMap到每一行。该行包含一个int和一个float，因此它被转换为float...
###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...
运行代码，输出结果如下图所示：从运行结果看出以下几点 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...
1.1转float类型 df['金额'].astype('float') 1.2转int类型 df['金额'].astype('int') 1.3转bool df['状态'].astype('bool') 1.4字符串日期转datetime df['单据日期'] = pd.to_datetime(df['单据日期']) df['year'] = df['单据日期'].dt.strftime('%Y') ...