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) ...
用法:pandas.to_numeric(arg, errors=’raise’, downcast=None) 返回值:如果解析成功,则为数字。请注意,返回类型取决于输入。如果是 Series,则为 Series,否则为 ndarray。 范例1:在此示例中,我们将“通货膨胀率”列的每个值转换为浮点数。 码: Python3 # importing pandas libraryimportpandasaspd# creating a ...
In [2]: a = pd.Series([1,2,3,4,'.']) In [3]: a Out[3]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 . dtype: object In [8]: a.astype('float64', raise_on_error = False) Out[8]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 . dtype: object 我本来希望有一个选项允许转换,同时将错误值(例如 . )转换为 ...
s = pd.Series([1, 2, 3]) # 转换为float s_float = s.astype(float) print(s_float.dtype) # 输出:float64 ``` 在这个例子中,`s.astype(float)`会返回一个新的`pd.Series`,新`pd.Series`的每个元素都是原`pd.Series`中对应元素的浮点数形式,数据类型为`float64`⁴。希望这个答案对你有所帮...
series_1=pd.Series([1,2,3,np.nan,5,np.nan,'hello series',[6,7,8]],name='series_1',index=['A','1','2','B','3','C','4','D'])print('name:',series_1.name)print('='*70)print('index:',series_1.index)print('dtpyes:',series_1.dtypes)print('='*70)print('series...
)s4 = pd.Series(np.random.randint(10,100,size=4))display(s3,s4)# 执行结果0 771 112 76dtype: int320 181 742 203 93dtype: int32# 根据索引对应的值运算，索引不对应则补 NaNs3 + s4# 执行结果0 95.01 85.02 96.03 NaNdtype: float64注意：要想保留所有...
age float64 height int64 dtype: object 在上面的代码中,我们使用了pd.to_numeric()方法将age列转换为浮点数,因为第三个值是字符串,无法直接转换。另外,我们还将errors参数设置为'coerce',这意味着对于无法转换的值,将其转换为NaN。类似地,我们使用了pd.to_numeric()方法将height列转换为整数。
可以看到NaN类型在比较的是不相等的,原因是numpy.NaN是一种特殊的numpy.float64,如果想比较NaN是否相同,需要将其转换为该类型自己定义的特殊值(注意不能转换为None,None在Series里不能比较,而单独的值才能比较 import pandas as pd import numpy as np
c':3})# 指定索引和数据类型s3=pd.Series([10,20,30],index=['a','b','c'],dtype='float...
Length: 5, dtype: float64 1. 2. 3. Series.array一般是扩展数组 。简单说,扩展数组是把 N 个numpy.ndarray 包在一起的打包器。 Series 只是类似于多维数组,提取真正的多维数组,要用Series.to_numpy() In [20]: s.to_numpy() Out[20]: array([5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0]) ...