df['string_col'] = df['string_col'].astype('int16') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int32') 然后我们再来看一下转换过后的各个列的数据类型 df.dtypes output string_col float32 int_col int64 float_col int32 mix_col object missing_col float64 money_col object boolean_co...
string_col object int_col int64 float_col float64 mix_col object missing_col float64 money_col object boolean_col bool custom objectdtype:object 当然了我们也可以调用info()方法来实现上述的目的,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0
dtype: datetime64[ns] In [566]: store.select_column("df_dc", "string") Out[566]: 0 foo 1 foo 2 foo 3 foo 4 NaN 5 NaN 6 foo 7 bar Name: string, dtype: object
index_label 接收 boolean。代表索引名。默认为None。 mode 接收特定 string。代表数据写入模式。默认为 w。 encoding 接收特定 string。代表存储文件的编码格式。默认为None。 fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspd# 加载iris数据集iris = load_iris()# 创建DataFramedf = pd.DataFrame(data=iris.data...
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ’, columns=None, header=True, index=True, mode='w', encoding=None) path_or_buf :文件路径 sep :分隔符,默认用","隔开 columns :选择需要的列索引 header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值 index:是否写进行索引 mode:‘...
.New in version 0.16.1.utc : boolean, default NoneReturn UTC DatetimeIndex if True (converting any tz-aware datetime.datetime objects as well).box : boolean, default TrueIf True returns a DatetimeIndexIf False returns ndarray of values.format : string, default Nonestrftime to parse time, eg ...
Example 1: Convert Boolean Data Type to String in Column of pandas DataFrame In Example 1, I’ll demonstrate how to transform a True/False logical indicator to the string data type. For this task, we can use the map function as shown below: ...
o path_or_buf:stringorfile handle,defaultNoneo sep:character,default','o columns :sequence, optionalo mode:'w':重o,'a'追加 o index:是否保存行索引 o header:booleanorlistofstring,defaultTrue,是否写进列索引值 Series.to_csv(path=None,index=True,sep=',',na_rep=",float_format=None,header...
sql、table_name:string类型,分别表示SQL语句和数据库表名con:表示数据库连接信息index_col:int、sequence或者False,表示设定的列作为行名coerce_float:boolean,将数据库中的decimal类型的数据转换为pandas中的float64类型的数据,默认Truecolumns:list类型,表示读取数据的列名,默认None这里使用的是SQLAlchemy库来建立数据库...
pd.read_json(json_string) # 导JSON格式的字符串数据 pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML件,获取表格 2.导出数据 常用的导出数据的5个用法: df.to_csv(filename) #将数据导出到CSV件 df.to_excel(filename) #将数据导出到Excel件 df.to_sql(table_name,connection_object) #将数据导出到SQL...