使用列的字典时,astype引发ValueError. 我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们. 这是一个玩具示例: t=pd.DataFrame([[1.01,2],[3.01, 10], [np.NaN,20]]) t.astype({0: int}, errors
方法一:使用astype()方法 DataFrame对象提供了astype()方法,可以将指定列的数据类型转换为指定的类型。通过将数据类型指定为int,即可将一列数字转换成整数。 importpandasaspd# 创建DataFrame对象data={'numbers':['1','2','3','4']}df=pd.DataFrame(data)# 将列转换为int类型df['numbers']=df['numbers']....
添加两个未对齐的 DataFrame 内部触发重新索引步骤。...重新索引以与另一个对象对齐 你可能希望取一个对象并重新索引其轴,使其标签与另一个对象相同。...astype()将某些列转换为特定数据类型。...提供了各种函数来尝试将object数据类型转换为其他类型。
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors=‘raise’, downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series errors:转换时遇到错误的设置,ignore,ra...
).astype(int) df[ ] = df[ ].astype(int) df[ ] = df[ ].astype(str) df[ ] = df[ ].fillna( ) 一些解释: AlogP 等指标在计算失败时,原始数据会将其记录为 "None",为了后续的可视化和分析,需要将其替换为具体的数值,这里使用 0 进行替换。但需要注意的是,可视化结果中出现 0 值的指标需要格...
利用astype()方法对数据类型进行转换,astype后面的括号里指明要转换的目标类型即可。 5.索引设置 5.1 为无索引表添加索引 如果表没有索引,会默认用0开始的自然数做索引 通过给表df的columns参数传入列索引值,index参数传入行索引值达到为无索引表添加索引的目的,具体实现如下: 5.2 重新设置索引 可以利用set_index()...
dropna() # 删除包含NaN的行 # 转换数据类型 data['居民消费支出'] = data['居民消费支出'].astype(int) # 将消费支出转换为整数类型 接下来,我们可以使用Pandas进行数据分析。例如,我们可以计算平均消费支出、消费支出的中位数等。以下是一个简单的例子: # 计算平均消费支出和收入 average_consumption = data...
Python缺失值有3种,None、NA、NaN: 1)Python内置的None; 2)在pandas中,将缺失值表示为NA,表示不可用not available; 3)对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据; (4)数据类型转换 astype函数:字符串转换成数值(浮点型) split函数:字符串分隔,字符串转换为日期数据类型 ...
示例DataFrame data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': ['a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(data) # 将字符串类型的列'B'转换为整数类型,并用0填充缺失值 df['B'] = df['B'].astype(str).fillna('0') # 将整数类型的列'B'转换为整数类型 df['B'] = df['B'].astype(int) ...
df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'}) 四、pd.to_xx 转换数据类型 to_datetime to_numeric to_pickle to_timedelta 4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型 转换为日期 转换为时间戳 按照format 转换为日期 pd.to_datetime(date['date'],format="%m%d%Y") ...