# import pandas libraryimportpandasaspd# dictionaryData = {'Name':['GeeksForGeeks','Python'],'Unique ID':['900','450']}# create a dataframe objectdf = pd.DataFrame(Data)# convert string to an integerdf['Unique I
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 as pd # 创建一个包含字符串的pandas dataframe data = {'col1': ['1', '2', '3', '4', '5'], 'col2': ['6', '7', '8', '9', '10']} df = pd.DataFrame(data) # 将col1列的数据类型转换为整数 df['col1'] = df['col1'].astype(int) # 打印转换后的结果 ...
importpandas as pdclassExcel2mysql(object):defget_dataframe_list(self,file_name):'''读取excle文件,将dataframe格式转换为特殊List :param file_name:文件路径 :return:'''try: df= pd.read_excel(file_name,dtype={"研究院员工编号":"object"})#dtype防止编号变为Int格式去除掉前面的0df1 = df[['研...
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。 代码语言:javascript ...
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...
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...
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) ...
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。3. 选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行...
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, ...