<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total8columns):# Column Non-Null Count Dtype---0string_col4non-nullobject1int_col4non-nullint642float_col4non-nullfloat643mix_col4non-nullobject4missing_col3non-nullfloat645money_col4non-nullobject6boolean_col4non-null...
In[2]:df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'})Out[2]:国家 受欢迎度 评分 向往度0中国1010.0101美国65.872日本21.273德国86.864英国76.6<NA> 3. pd.to_xx转化数据类型 pd.to_xx 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型 日期like的字符串转换为日期 时间戳转换为日期等 数字字符串按照format转换为日期...
df_csv['collect_date']=pd.to_datetime(df_csv['collect_date'],format="%Y-%m-%d") df_csv.dtypes Series数据类型转换 4.文本数据处理 Pandas用来代表文本数据类型有两种: object:一般为NumPy的数组 string:最常规的文本数据 我们最常用的还是使用string来存储文本文件,但是使用dataframe和series进...
pandas支持读取和输出多种数据类型，包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet、sas、spss...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....
df.insert(loc=2, column='c', value=3) # 在最后一列后,插入值全为3的c列 print('插入c列:\n', df) 二、直接赋值法 语法:df[‘新列名’]=新列的值 实例:插入d列 1 2 df['d'] =[1, 2, 3] # 插入值为[1,2,3]的d列 print('插入d列:\n', df) ...
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...
result = df['column_name'].apply(lambda x: x.split(' ')[0]) 通过以上方法,你应该能够解决在使用 pandas 对数据提取时出现的 AttributeError: Can only use .str accessor with string values! 错误。在处理数据时,请务必注意数据类型的一致性,确保你在正确的数据类型上使用适当的访问器和方法。这样可以...
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_excel('数据类型转换案例数据.xlsx', dtype={ '国家':'string', '向往度':'Int64' } ...
info()) # Converting column One values into string type df['One'] = df['One'].astype('string') # Display df.info print("New Data Type:\n",df.info()) The output of the above program is:Python Pandas Programs »How to select rows with one or more nulls from a Pandas DataFrame...