+astype(dtype) } class Integer {} class Boolean {} class String {} DataFrame --> Integer DataFrame --> Boolean DataFrame --> String 流程图 接下来,我们用流程图展示astype的工作流程,帮助理解其运行逻辑。 字符串字符串开始检查原数据类型转换为整数转换为
与astype(int)方法类似,我们同样可以结合numpy.round()方法来实现四舍五入的效果: # 使用 NumPy 四舍五入并转换为整数integer_array=np.round(decimal_array).astype(int)print(integer_array)# 输出: [2 3 3 5] 1. 2. 3. 4. 在这个示例中,np.round()首先执行四舍五入操作,然后通过astype(int)将结果...
t.astype({0: int}, errors=’ignore’) ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 解决方法: 您可以在pandas 0.24.0中使用新的nullable integer dtype.使用astype之前,您首先需要将不完全等于整数的所有浮点数转换为等于整数值(例如,舍入,截断等). In [1]: import numpy as n...
intc Identical to C int (normally int32 or int64) intp Integer used for indexing (same as C ssize_t; normally either int32 or int64) int8 Byte (-128 to 127) int16 Integer (-32768 to 32767) int32 Integer (-2147483648 to 2147483647) int64 Integer (-9223372036854775808 to 922337203685477580...
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") ...
优化Pandas dtypes:在加载数据后,如果合适的话,使用astype方法将列转换为内存效率更高的类型。 使用Dask库:使用Dask,一个并行计算库,通过利用并行处理将Pandas工作流扩展到更大内存的数据集。 1. 使用高效的数据类型 在Pandas中减少内存使用需要使用高效的数据类型。例如,如果精度允许,可以使用float32甚至float16来代替...
defcalcShpereLatLong2XY(vlon, vlat, width, height):v3x0=np.multiply(vlon, width/2/math.pi)v3y0=np.multiply(vlat, height/math.pi)v3y1=np.add(v3y0, height/2)v3x2=v3x0.astype(np.integer)v3y2=v3y1.astype(np.integer)returnv3x2, v3y2 ...
intpIntegerusedforindexing (sameasC ssize_t; normally either int32orint64) int8Byte(-128to127) int16Integer(-32768to32767) int32Integer(-2147483648to2147483647) int64Integer(-9223372036854775808to9223372036854775807) uint8 Unsignedinteger(0to255) ...
使用to_numeric()或pd.to_numeric():如果你正在处理Pandas DataFrame或Series,可以使用to_numeric()或pd.to_numeric()函数,它们通常比astype()更高效。 import pandas as pd # 推荐 data = pd.Series([1, 2, 3]) data = pd.to_numeric(data, downcast='integer') 复制代码 使用numpy的multiply()和astype...
(distance>=threshold).astype(int) #数据可视化 fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6)) colors={0:'blue',1:'red'} ax.scatter(df['principal_feature1'],df['principal_feature2'],c=df["anomaly1"].apply(lambdax:colors[x])) plt.xlabel('principalfeature1') plt.ylabel('principalfeature2') ...