我在pandas 中有一个数据框,其中包含混合的 int 和 str 数据列。我想首先连接数据框中的列。为此,我必须将int列转换为str。我试图做如下: mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3']) 要么 mtrx['X.3'] = mtrx['X.3'].astype(str) 但在这两种情况下它都不起作用,我收到一条错误消息...
问将pandas dataframe中的列从int转换为stringEN// String change int public static void main...
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...
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, 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('int8')df['string_col']=df['string_col'].astype('int16')df['string_col...
int 整数类型 float 浮点数类型 string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df =...
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 \ ...
Name: Customer Number, dtype: int32 1. 2. 3. 4. 5. 6. 如果我们想更改原始数据中的信息,则需要定义变量接收返回值,因为 astype() 函数返回一个副本 df["Customer Number"] = df['Customer Number'].astype('int') df.dtypes 1. 2.
2.将float转化为int df['test']=df['test'].apply(np.int64) 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 Name: test, dtype: int64 <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> Pro...
n:int,默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量, None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。 expand:布尔值,默认为 False。将拆分的字符串展开为单独的列。 如果True ,返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。 如果False ,则返回包含字符串列表的系列/...