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
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd df=pd.read_excel('数据类型转换案例数据.xlsx',dtype={'国家':'string','向往度':'Int64'}...
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...
数字:number、int、float 布尔:bool 时间:datetime64 时间差:timedelta64 类别:category 字符串:string 对象:object df.select_dtypes(include='float') df.select_dtypes(include='number') df.select_dtypes(include=['int','object']) df.select_dtypes(exclude='object')...
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.
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/...
● index_col: int, str, or sequence of int / str, or False。指定文件的索引,默认为None。 ex1.csv内容如下: 导入ex1.csv 运行结果: ex2.csv文件没有标题行 设置sep和header参数,导入ex2.csv 运行结果: 设置sep和names参数,此时header默认为None ...
df['Customer Number'].astype('int') 1. 以上代码并不会真正改变df['Customer Number']的类型,如果想要真正改变,则需要重新进行赋值: df['Customer Number'] = df['Customer Number'].astype('int') 1. 此时再查看df.dtypes,就可以看到数据类型已经发生改变了: ...