astype()函数 astype()函数可用于转化dateframe某一列的数据类型如下将dateframe某列的str类型转为int,注意astype()没有replace=True的用法,想要在原数据上修改,要写成如下形式。注意只有当该列的字符串全是由纯数字构成时才可以这样写,如果混有字母,会报错:ValueError: invalid literal for
"event2": pd.Series([1, 3, 5, 7, 9, 11], dtype="Int64", index=righth_index)}) # 根据两个Series获得DataFrame,必须将index设置在每个Series(也可以用数组设置值,然后统一设置index,最后利用astype将类型统一设置为'Int64') pd.DataFrame({"event1": [0, 2, 4, 6, 8, 10], "event2": [...
astype('int64') 保存清洗后的数据 df.to_csv("data_clean.csv") 03、用户画像分析 读取数据 data = pd.read_csv('/home/mw/project/data_clean.csv',index_col=0) data.sample(5) 输出结果: 5 rows × 51 columns data.info() 输出结果: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 1234...
df.dropna(inplace = True) # 让我们找出Weight列的数据类型before = type(df.Weight[0])# 现在我们将其转换为 'int64' 类型。df.Weight = df.Weight.astype('int64')# 让我们找出转换后的数据类型after = type(df.Weight[0])# 打印之前的值before# 打印 after 的值after 输出: # 打印数据框并查看更...
astype(np.int64) return y * K_star % m 二、Code 这里把整个加密解密过程封装成类来使用: import numpy as np class HillEncryption: """ :method __init__: 设置秘钥维度 m; 可选传入秘钥 key; 解密秘钥 key_1; 设置填充字符 fillchar(默认"z"); 数字字符映射字典 dic_num_char:{0: "a", ....
int_arr1=arr1.astype(np.int64) 3. 传递数据属性 int_array=np.arange(10) ; cailbers=np.array([.1,.2,.3,.4],np.float64) int_array.astype(cailbers.dtype) 笔记:调用astype总会创建一个新的数组(一个数据的备份),即使新的dtype与旧的dtype相同 ...
astype是实现2113变量类型转换,例如 astype(type): returns a copy of the array converted to the specified type.a = a.astype(‘Float64’)b = b.astype(‘Int32’) Python中与数据5261类型4102相关函数及属性1653有如下三个:type/dtype/astype
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],'b':[4,5,6] }, dtype='float32') df''' a b 0 1.0 4.0 1 2.0 5.0 2 3.0 6.0 ''' 三、astype转换数据类型 ...
data_t['Age'] = data_t['Age'].fillna(data_t['Age'].mean()).astype(np.int64) data_t['Embarked'] = data_t['Embarked'].fillna({"Embarked":"S"},inplace=True) # 删除无关的列 data_t = data_t.drop(['Ticket','Cabin'],axis='columns') ...
df['Layout_hall_num'] = df['Layout'].str.extract('^\d.*?(\d).*', expand=False).astype('int64') 处理Year 特征 # 将连续数值型特征 Year 离散化,做分箱处理 # 如何分箱还要看实际业务需求,这里为了方便,使用了pandas的 qcut 采用中位数进行分割,分割数为8等份 ...