比如 销售额的数字一般比较大,几百万,或者几千万的,看起来有点费劲,所以需要把数字除以1万,然后给数字增加上单位。 s=pd.Series([ 1232345.1224, 90422938.4543,313234.356,9094.4323 ]) 这个时候需要把series 先除以1000,保留两位小数, 在把series转换成str类型,再直接加上单位即可 s = (s/10000).round(2).ast...
1.2转int类型 df['金额'].astype('int') 1.3转bool df['状态'].astype('bool') 1.4字符串日期转datetime df['单据日期'] = pd.to_datetime(df['单据日期']) df['year'] = df['单据日期'].dt.strftime('%Y') df['month'] = df['单据日期'].dt.strftime('%m') 1.5数字转字符串 df['金额'...
科学计数法是一种用于表示非常大或非常小数字的方法。它以指数形式表示一个数字,其中基数是10,并且指数是该数字中小数点后的位数。例如,1.23 × 10^6 表示 1230000。 在Pandas 中,我们可以使用 astype() 函数将科学计数法转换为字符串格式。astype() 函数可以将 Pandas 数据框中的列转换为指定的数据类型。下面...
Pandas(以及Python本身)区分数字和字符串,因此在无法自动检测数据类型时,通常最好将数字转换为字符串: pdi.set_level(df.columns, 0, pdi.get_level(df.columns, 0).astype('int')) 如果你喜欢冒险,可以使用标准工具做同样的事情: df.columns = df.columns.set_levels(df.columns.levels[0].astype(int), ...
typescript数字自动变成科学计数法 pandas 科学计数法转字符串,说明:本片博文接上篇博文【Pandas数据预处理之数据转换(哑变量编码pd.get_dummies())】以及上上篇博文【 Pandas数据预处理之数据转换(df.map()、df.replace())】 字符串和文本处理通常是由一些
JavaScript数字转字符串的问题 以下两种情况,JavaScript 会自动将数值转为科学计数法表示(1) 小于1且小数点后面带有6个0以上的浮点数值:JavaScript 代码: 0.0000003 // 3e-7 0.00000033 // 3.3e-7 0.000003 // 0.000003(2) 整数位数字多于21位:JavaScript 代码: 1234567890123456789012 //1.2345678901234568e+21 12345...
数据是干净的,可以简单地转换为一个数字 将数值转换为字符串对象 如果数据有非数字字符或者不是同质的,那么 astype() 将不是类型转换的好选择。我们需要进行额外的转换才能使类型更改正常工作 自定义转换函数 由于此数据的转换有点复杂,我们可以构建一个自定义函数,将其应用于每个值并转换为适当的数据类型 ...
转换字符串数字为float类型 - 移除 ￥ , - 转化为float类型 """new_value = value.replace(',','').replace('￥','')returnnp.float(new_value) AI代码助手复制代码 现在可以使用Pandas的apply函数通过covert_currency函数应用于2016列中的所有数据中。
在实际的数据处理中，我们也可能需要根据数字类型的数据进行关键词搜索。这时候可以将数字类型的数据转换为字符串类型后再进行搜索。例如，我们有以下一组数据：pythondata ={'name':['Tom','Jerry','Alice','Bob'], 'age':[20, 25, 30, 35], 'score':[80, 90, 85, 95]}df = pd.DataFrame(...
数字字符串按照format转换为日期 如果遇到无法转换的情况,默认情况下会报错,可以通过参数设置errors='coerce'将无法转换的设置为NaT。 # 将字符串转化为日期In [3]: s = pd.Series(['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000'])In [4]: sOut[4]: 0 3/11/200...