默认情况下,convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes,它可以对Series和DataFrame都直接使用。 该方法的参数如下: infer_objects:默认为True,是否应将对象dtypes转换为最佳类型 convert_string:默认为True,对象dtype是否应转换为StringDtype()
In[2]:df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'})Out[2]:国家 受欢迎度 评分 向往度0中国1010.0101美国65.872日本21.273德国86.864英国76.6<NA> 3. pd.to_xx转化数据类型 pd.to_xx 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型 日期like的字符串转换为日期 时间戳转换为日期等 数字字符串按照format转换为日期...
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({'国家':'string', '向往度':'Int64...
s2 = pd.Series(['a','b','c',None], dtype='string') s2 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 0 a 1 b 2 c 3 <NA> dtype: string 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 s2.dtype 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 string[python] convert_dty...
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...
# 转换时遇到不能转换的数据转化为 NaNdf['date_new'] = pd.to_datetime(df['date'],format="%m%d%Y", errors='coerce')# 尝试转换为日期类型df['date_new'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True) 实例: # 转换日期ss = pd.Series(['3/11/2000','3/12/2000','3/13...
convert the separate month, day and year columns into adatetime. The pandaspd.to_datetime()function is quite configurable but also pretty smart by default. he function combines the columns into a new series of the appropriatedatateime64dtype. ...
truncate([before, after, axis, copy]) 在某个索引值之前和之后截断Series或DataFrame。tshift([periods, freq, axis]) (已弃用)使用时标频率(如果有)移动时间索引。tz_convert(tz[, axis, level, copy]) 将可感知tz的轴转换为目标时区。tz_localize(tz[, axis, level, copy, …]) 将Series或DataFrame...
ValueError: could not convert string to float: '$15,000.00' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这是因为在2016这一列中,有$和逗号,直接强制转换会抛出异常。这时候就需要使用自定义转换函数,把$去掉,然后再转换。代码如下: ...
string[python] 1. 在创建Series的时候可以直接指定数据类型: s2 = pd.Series(['a','b','c',None], dtype='string') s2 1. 2. 0 a 1 b 2 c 3 <NA> dtype: string 1. 2. 3. 4. 5. s2.dtype 1. string[python] 1. convert_dtypes转化数据类型 ...