#downcast可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)#默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')#转换为整型 1. 2. 3. 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。 df=pd.DataFrame({'year': [2015,2016], 'month': [2,3], 'day': [4,5]}...
import pandas as pd # 创建一个timedelta对象 delta = pd.Timedelta(days=2, hours=3, minutes=30) # 转换为纳秒(ns)并转换为int类型 nanoseconds = int(delta.total_seconds() * 1e9) print(nanoseconds) 使用to_numpy()方法:可以将timedelta64[ns]对象转换为NumPy数组,然后再将其转换为int类...
'2023-01-02 12:00:00', '2023-01-03 12:00:00'] } df = pd.DataFrame(data) # 将日期时间列转换为 datetime 类型 df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time']) # 将 datetime 类型转换为整数时间戳(以秒为单位) df['timestamp'] = df['date_time'].astype(int) // 10**9 pr...
import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['apple', '1.0', '2','2019-01-02',1, False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')]) # 缺失值的比较 np.NaN == np.NaN返回是False a = pd.to_numeric(s, errors='coerce') # 将时间字符串和bool类型转换为数字,其他均转换为NaN b ...
我在这里看到的许多答案都涉及到转换为datetime.date(),这不是我想要的。 我也不想使用to_json()。这将把Timestamp()转换为int(),虽然这与peewee兼容,但我不想将日期存储为int。 我找到了一些描述to_pydatetime()各种用法的答案,但我似乎无法正确理解,因为结果仍然是Timestamp(): ...
看到数据是被转换成了int32类型,当然我们指定例如astype('int16')、astype('int8')或者是astype('int64'),当我们碰到量级很大的数据集时,会特别的有帮助。 那么类似的,我们想要转换成浮点类型的数据,就可以这么来做 df['string_col'] = df['string_col'].astype('float') ...
timestamp:将结果索引转换为 DateTimeIndex period:将结果索引转换为 PeriodIndex on:对于dataframe,指定被重采样的列,且列必须是时间类型 level:对于多级索引,指定要被重采样的索引层级,int或str类型。 int:索引层级 str:索引层级名称 origin:调整时间分组的起点。Timestamp或str类型,当为str时: ...
下面我来详细介绍一下Pandas的主要功能和用法:数据结构:Series: 一维标记的同构数据结构,类似于一维数组DataFrame: 二维标记的异构表格结构,包含行列标签,类似于电子表格或SQL表数据导入和导出:read_csv(), read_excel(), read_sql()等函数可从各种文件和数据库中导入数据to_csv(), to_excel(), to_sql()等...
参数keep_default_dates bool,默认为 True如果解析日期(convert_dates 不是 False),如下情况的列标签是类似日期的,则尝试解析默认的类似日期的列。 它以'_at'结尾, 它以'_time'结尾, 它以'timestamp'开始, 它是'modified',或'date'。 df = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']], index=['...
float: float, double: double, integer: int, long: bigint, short: smallint, timestamp: timestamp, string: string, boolean: boolean, date: date] 1. 2. 3. 4. psdf = sdf.pandas_api() psdf.dtypes 1. 2. tinyint int8 decimal object ...