Series.apply(self, func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype=object. args:元组,在序列值之后,传递给func的位置参数(positional argume...
在pandas 1.0 中,引入了一种新的转换方法.convert_dtypes。它会尝试将Series 换为支持 pd.NA 类型。以city_mpg 系列为例,它将把类型从int64转换为Int64: >>>city_mpg.convert_dtypes()01919223310417..41139194114020411411841142184114316Name: city08, Length:41144, dtype: Int64>>>city_mpg.astype('Int16')019...
convert_dtypes: 尝试将DataFrame的列转换为适当的pandas数据类型,以提高性能和内存效率。 ordered CategoricalDtype: 有序的分类数据类型,可用于指定分类变量的顺序,便于排序和比较。 SparseDtype:稀疏数据类型,用于表示包含大量缺失值的数据,提高存储效率。 crosstab: 用于计算交叉制表,方便比较两个或更多变量之间的关系。
dtype: object 2. astype转换数据类型 对于已经存在的数据,我们常用astype来转换数据类型,可以对某列(Series)也可以同时指定多列。 In [1]: df.受欢迎度.astype('float')Out[1]: 0 10.01 6.02 2.03 8.04 7.0Name: 受欢迎度, dtype: float64In [2]: df.astype(...
convert_dtypes([infer_objects, ...]) 使用支持pd.NA的dtype将列转换为最佳可能的dtype。 copy([deep]) 复制此对象的索引和数据。 corr(other[, method, min_periods]) 计算与其他Series的相关性,排除缺失值。 count() 返回Series中非NA / null观测值的数量。 cov(other[, min_periods, ddof]) 计算与Ser...
在Python的pandas库中,可以使用astype()方法将Series对象转换为float数据类型。 具体步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 创建一个Series对象:s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) 使用astype()方法将Series转换为float数据类型:s_float = s.astype(float) ...
Series 变量类型转换 对Series的转换也是一样的。下面的Seires中由于存在nan空值所以类型为object。 s = pd.Series(["a", "b", np.nan])>>> s0 a1 b2 NaNdtype: object 1. 然后我们通过convert_dtypes成功转换为String。 >>> s.convert_dtypes()0 a1 b2<NA>dtype: string ...
convert_dtype:bool类值, 默认为True;尝试自己寻找最适合的数据类型。如果为False则dtype=object。 args:元组;在Series之后传递位置参数信息 **kwds:给函数传递其他参数(以字典的形式) 返回Series或DataFrame 下面是案例(参考官方文档案例) s=pd.Series([20,21,12],index=['London','New York','Helsinki']) ...
In [30]: pd.Series([1,2,3,4,'.']).convert_objects(convert_numeric=True) Out[30]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 NaN dtype: float64 原文由 Jeff 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 请问: Python中是否有方式可以像前端的TSLint一样进行代码的自动风格...
dtype: object 变量类型已经转换为我们想要的了。 Series 变量类型转换 对Series的转换也是一样的。下面的Seires中由于存在nan空值所以类型为object。 s = pd.Series(['a','b', np.nan]) >>>s 0a 1b 2NaN dtype: object 然后我们通过convert_dtypes成功转换为String。