打印dataframe 对象默认返回数据的前后5行,中间部分以点代替,如上图所示。要返回全部数据需要使用 to_string()函数。 存储csv 文件 使用to_csv() 方法将 dataframe 对象存储为 csv 文件。 import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.head(3))# 存储前三行数据到 test.csv 文件df.to_csv(...
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, df['string_col'] = df['string_col'].astype('int8') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int16') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int3...
<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...
# Quick examples of convert column to string# Example 1: Convert "Fee" from int to stringdf=df.astype({'Fee':'string'})# Example 2: Using Series.astype() to convert to stringdf["Fee"]=df["Fee"].values.astype('string')# Example 3: Multiple columns string conversiondf=pd.DataFrame(...
DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e. DataFrame.aggregate(func[, axis])Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callables DataFrame.transform(func, *args, **kwargs)Call function producing a like-indexed NDFrame ...
import pandas as pddf = pd.read_csv('match.csv')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。# 输出结果如下图: 实例:使用to_csv将 DataFrame 存储为 csv 文件:输入如下代码,运行后便可以...
Series.to_string([buf, na_rep, …]) 呈现Series的字符串表示形式 Series.to_clipboard([excel, sep]) 将对象复制到系统剪贴板。 Series.to_latex([buf, columns, col_space, …]) 将对象呈现为表格环境表。 稀少的 SparseSeries.to_coo([row_levels, …]) 从具有多索引的稀疏库中创建一个scipy . sp...
to_excel('filename.xlsx', index=True) # 导出数据到 SQL 表 df.to_sql(table_name, connection_object) #以Json格式导出数据到文本文件 df.to_json(filename) # 其他 df.to_html() # 显示 HTML 代码 df.to_markdown() # 显示 markdown 代码 df.to_string() # 显示格式化字符 df.to_latex(...
DataFrame.replace([to_replace, value, …]) Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’. 从新定型&排序&转变形态 方法 描述 DataFrame.pivot([index, columns, values]) Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. ...
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...