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...
如果想把变量转换为数值类型(int,float),还可以使用pandas的to_numeric函数 DataFrame每一列的数据类型必须相同,当有些数据中有缺失,但不是NaN时(如missing,null等),会使整列数据变成字符串类型而不是数值型,这个时候可以使用to_numeric处理 #创造包含'missing'为缺失值的数据 tips_sub_miss = tips.head(10) ti...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd df=pd.r...
# 将时间字符串和bool类型强制转换为数字,其他均转换为NaNpd.to_numeric(s,errors='coerce') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类...
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...
int:整型数,整数; float:浮点数; object:Python对象类型,用‘O’表示; string_:字符串类型; unicode_:固定长度的unicode类型,跟字符串定义方式一样; datetime64[ns]:表示时间格式。 幻灯片4 7.1 pandas基本操作 pandas主要有6种数据类型: int:整型数,整数; ...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....
To convert a string column to an integer in a Pandas DataFrame, you can use the astype() method. To convert String to Int (Integer) from Pandas DataFrame
importpandasaspd# 读取 CSV 文件,并自定义列名和分隔符df=pd.read_csv('data.csv',sep=';',header=0,names=['A','B','C'],dtype={'A':int,'B':float})print(df) read_csv 常用参数: 参数说明默认值 filepath_or_bufferCSV 文件的路径或文件对象(支持 URL、文件路径、文件对象等)必需参数 ...
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 =...