将列设置为category类型。 df['grade'] = df['grade'].astype('category')''' grade category id int64 dtype: object Name: grade, dtype: category Categories (3, object): [a, b, e] ''' 2.改变类别 cat.categories 此时标签集合为3个取值,可通过改变类别标签。 df['grade'].cat.categories = ...
'Shanghai'],'Temperature':[26,30,27,25,31]}df=pd.DataFrame(data)# 原始数据类型print("原始数据类型:")print(df.dtypes)# 将 City 列转换为分类类型df['City']=df['City'].astype('category')# 输出转换后的数据类型print("\n转换后的数据类型:")print(df.dtypes)...
1# 转换数据类型2df['age'] = df['age'].astype(int)3df['price'] = df['price'].astype(float)文本数据清洗 处理文本数据常用正则表达式：1# 去除特殊字符2df['text'] = df['text'].apply(lambda x： re.sub(r'[^\w\s]'， ''， str(x)))34# 提取数字5df['numbers'] = df['text']...
In [22]: df_cat = df.astype("category") In [23]: df_cat.dtypes Out[23]: A category B category dtype: object 创建控制 默认情况下传入dtype='category' 创建出来的category使用的是默认值: Categories是从数据中推断出来的。 Categories是没有大小顺序的。 可以显示创建CategoricalDtype来修改上面的两...
language.lang.astype('category').cat.codes 和 language.level.astype('category').cat.codes 分别。获取如下数据框: lang level 0 0 1 1 1 1 2 1 0 3 0 0 4 0 2 5 1 1 6 1 0 7 1 2 现在,我想知道是否有办法获得每个值对应的原始值。我想知道 0 中的值 lang 列对应于英语等等。 有什...
# 创建一个包含类别数据的数据框data={'fruit':['apple','orange','banana','apple','orange']}df=pd.DataFrame(data)# 输出原始数据框print("原始数据框:")print(df)# 将 'fruit' 列转换为类别型df['fruit']=df['fruit'].astype('category')# 输出转换后的数据框print("\n转换后的数据框:")prin...
是的,Python的astype()方法可以用于处理字符串。astype()是Pandas库中的一个方法,用于将DataFrame或Series中的数据类型转换为另一种数据类型。对于字符串类型的数据,你可以将其转换为object类型或category类型。 以下是一些示例: 将字符串转换为object类型: import pandas as pd data = {'column1': ['a', 'b...
astype() 是Pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个方法,它用于将数据类型转换为指定的类型。以下是一些使用 astype() 的常见场景: 数据清洗:在数据分析过程中,可能需要将某些列的数据类型进行转换,以便进行后续处理。例如,将字符串类型的列转换为数值类型,以便进行数值计算。 import pandas as pd data = {...
df['column_name'] = df['column_name'].astype('category') ``` 4.将Series或DataFrame中的数据类型转换为字符串型数据类型: ``` df['column_name'] = df['column_name'].astype(str) ``` 5.将Series或DataFrame中的字符串型数据转换为数字型数据: ``` df['column_name'] = df['column_name'...