使用numpy的int64函数(实际上是一个类型构造器,用于指定数据类型),结合numpy的astype方法或者直接使用numpy的int64构造函数来进行转换。但更常见和直接的方法是使用np.int64结合int函数(先将字符串转为Python的int,再转为np.int64),或者直接使用np.fromstring(如果字符串格式符合要求且需要数组形式)或np.int64的构造函数...
开始--> 输入字符串 输入字符串 --> 转化为int 转化为int --> 转化为int64 转化为int64 --> 输出int64 输出int64 --> 结束 } 二、详细步骤 1. 输入字符串 首先,我们需要从用户输入中获取字符串。 # 获取用户输入的字符串input_str=input("请输入一个字符串:") 1. 2. 2. 转化为int 接下来,我们...
1. 步骤3:使用numpy的int64()函数转换为长整型数 现在,我们可以使用numpy的int64()函数将整型数转换为长整型数。下面的代码演示了如何进行转换: long_num=np.int64(num) 1. 步骤4:打印转换后的长整型数 最后,我们使用print()函数打印转换后的长整型数。下面的代码演示了如何实现: print("转换后的长整型数为:...
例如将数字表示的年份转换为对应的字母表示，或者将数字编码转换为字母字符。Python 提供了多种方法来实现...
将字符串列表转换为int的Python列表可以通过使用列表推导式和内置的int()函数来实现。下面是一个完整且全面的答案: 字符串列表是由一系列字符串组成的列表。而将字符串列表转换为int的Pyth...
输出:y = array([0, 2, 1, 3], dtype=int64) y是一个numpy数组,四个数字分别对应内地、欧美、日本、港台 Movies['地区'] = y Movies 执行命令后得到: 3、机器学习最中意的:独热编码 前面我们将地区分成四个数字,虽然地区没有顺序大小之分,但如果把数据扔到分类器里,分类器会默认3>2>1>0,这样四个...
Out[102]: array([1, 2, 3, 4, 5])#将unicode类型转为int32 #转为字符串 arr3=arr2.astype(np.str) print(arr3.dtype) ## -- End pasted text -- <U11 (3)dataframe内数据类型的查看及更改 查看dataframe的数据类型 1In [110]: %paste2importnumpy as np3importpandas as pd4frompandasimport...
在Python中,可以使用pandas库中的to_datetime()函数将Int64类型的列转换为字符串类型的日期。首先,需要将Int64类型的列转换为pandas的Series对象,然后使用to_datetime()函数将其转换为日期类型。例如,假设有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为’date’的Int64类型列,可以使用以下代码将其转换为日期类型: import ...
string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3...
例如,要将arr1D从np.float64转换为np.int64,我们使用以下代码: arr1D.astype(np.int64).dtype 这反映了新的数据类型,如下所示: dtype('int64') 当numpy.ndarray.astype(...) 转换为较窄的数据类型时,它将截断值,如下所示: arr1D.astype(np.int64)...