To convert a string column to an integer in a Pandas DataFrame, you can use theastype()method. To convert String to Int (Integer) from Pandas DataFrame or Series useSeries.astype(int)orpandas.to_numeric()functions. In this article, I will explain theastype()function, its syntax, parameters...
# import pandas libraryimportpandasaspd# dictionaryData = {'Name':['GeeksForGeeks','Python'],'Unique ID':['900','450']}# create a dataframe objectdf = pd.DataFrame(Data)# convert string to an integerdf['Unique ID'] = df['Unique ID'].astype(int)# show the dataframeprint(df) print...
我们可以获取一列字符串,然后强制数据类型为数字(即整数或浮点数)。 对于第一列,因为我们知道它应该是“整数”,所以我们可以在astype()转换方法中输入int。 图2 然而,如果数据包含小数,int将不起作用。在这种情况下,我们需要将float传递到方法参数中。 图3 这个方法看起来很容易应用,但这几乎是它所能做的——它...
"string"] = np.nan In [548]: df_dc.loc[df_dc.index[7:9], "string"] = "bar" In [549]: df_dc["string2"] = "cool" In [550]: df_dc.loc[df_dc.index[1:3], ["B", "C"]] = 1.0 In [551]: df_dc Out[551]: A B C string string...
可以看到国家字段是object类型,受欢迎度是int整数类型,评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 import pandas as pddf = pd.read_exce...
df['float_col'] = df['float_col'].astype('int') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据,代码如下 df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, ...
我在pandas 中有一个数据框,其中包含混合的 int 和 str 数据列。我想首先连接数据框中的列。为此,我必须将int列转换为str。我试图做如下: mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3']) 要么 mtrx['X.3'] = mtrx['X.3'].astype(str) ...
print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,如果不使用该函数,则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行,中间部分以...代替。 实例 importpandasaspd df=pd.read_csv('nba.csv') print(df) 输出结果为: NameTeamNumberPositionAgeHeightWeightCollegeSalary0AveryBradleyBostonCeltics0.0PG...
int:整型数,整数; float:浮点数; object:Python对象类型,用‘O’表示; string_:字符串类型; unicode_:固定长度的unicode类型,跟字符串定义方式一样; datetime64[ns]:表示时间格式。 幻灯片5 7.1 pandas基本操作 1.生成一维数组 >>> import numpy as np ...
importnumpy as npimportpandas as pd#从csv文件读取数据,数据表格中只有5行,里面包含了float,string,int三种数据python类型,也就是分别对应的pandas的float64,object,int64df = pd.read_csv("sales_data_types.csv", index_col=0)print(df) Customer Number Customer Name 2016 2017 \ ...