指定 dtype 后将数据类型转化为 string: ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='age', dtype='str' ) ser ''' a 1 b 2 c 3 d 4 Name: age, dtype: object ''' 我们看到 dtype 显示为 object,object 是一个比较混杂的数据类型,一般会把 string 类...
string[python] 在创建Series的时候可以直接指定数据类型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 0a1b2c3<NA>dtype:string 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 s2...
size 获取Series中数据量 shape Series数据维度 dtype Series数据类型 Values 获取Series的数据 我们来看一下这些比较常见的方法: (1)loc import pandas as pd obj = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d']) print(obj['a']) print(obj['a':'c']) print(obj.loc['a']) print(obj...
可以使用 pd.Series() 构造函数创建一个 Series 对象,传递一个数据数组(可以是列表、NumPy 数组等)和一个可选的索引数组。 pandas.Series(data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=False,fastpath=False) 参数说明: data:Series 的数据部分,可以是列表、数组、字典、标量值等。如果不提供此参数,则创建...
df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype=pd.StringDtype()) df['BucketType'] = df['BucketType'].astype("string") 将某列改为字符串: df['A'] = df['A'].astype(str) 将某列改为字符串: df[['B']] = df[['B']].astype(str) ...
如果要使用新的StringDtype,可以这样: In[2]:pd.Series(['a','b','c'], dtype="string")Out[2]:0a1b2cdtype:stringIn[3]:pd.Series(['a','b','c'], dtype=pd.StringDtype())Out[3]:0a1b2cdtype:string 或者使用astype进行转换: ...
PandasSeries(~)构造函数初始化一个新的Series。 参数 1.data|array-like或iterable或dict或scalar 用于初始化系列的数据。 2.index|1D array-like或index|optional 用于系列的索引。索引不必是唯一的,即允许["a","b","a"]。 3.dtype|string或numpy.dtype或ExtensionDtype|optional ...
由于某些原因,Series没有一个漂亮的富文本外观,所以与DataFrame相比,看似比较低级: 这里对Series进行稍加修饰,使其看起来更好,如下图所示: 竖线意味着这是一个Series,而不是一个DataFrame。 也可以用pdi.sidebyside(obj1, obj2, ...)来并排显示几个系列或DataFrames: ...
以下是一个示例: import pandas as pd # 创建一个Series对象 s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry']) # 使用replace()方法替换字符串 s = s.replace('banana', 'orange') print(s) 输出结果: 0 apple 1 orange 2 cherry dtype: object ...
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(...