只需选择一种类型:你可以使用NumPy dtype(例如np.int16),某些Python类型(例如bool)或特定于熊猫的类型(例如类别dtype)。 在要转换的对象上调用方法,然后astype()将尝试为你转换: # convert all DataFrame columns to the int64 dtype df = df.astype(int) # convert column "a" to int64 dtype and "b" t...
上面的代码创建了一个包含一列数据的DataFrame,并使用astype()方法将该列数据转换成整数类型。 方法四:自定义函数 如果我们想要对数据转换过程进行更加灵活的控制,可以使用自定义函数来实现。 defconvert_to_int(x):try:returnint(x)except:returnNonedata=['1','2','3','4','5','a']int_data=[convert_...
import pandas as pd # 读取CSV文件并转换为DataFrame对象 data = pd.read_csv('file.csv') # 将特定列转换为整数类型 data['column_name'] = data['column_name'].astype(int) # 打印转换后的DataFrame print(data) 在上述代码中,'file.csv'是CSV文件的路径,'column_name'是要转换为整数的列名。通过...
第一步：连接表二 第二步：生成一个dataframe类型数据集 第三步：导入表二 sht_2=wb.sheets['表二...
DataFrame([list(i) for i in data], columns=columnNames) cur.close() conn.close() return df except Exception as e: data = ("error with sql", sql, e) return data #增删改操作 def Execute_sql(self, sql): conn = self.db_connection() cur = conn.cursor() try: cur.execute(sql) ...
Example 1: Extract pandas DataFrame Column as List In Example 1, I’ll demonstrate how to convert a specific column of a pandas DataFrame to a list object in Python. For this task, we can use the tolist function as shown below:
Example 1: Convert Boolean Data Type to String in Column of pandas DataFrame In Example 1, I’ll demonstrate how to transform a True/False logical indicator to the string data type. For this task, we can use the map function as shown below: ...
lastEle = df.loc[df.index[-1],column_name] ③访问某一列 df.列名或df['列名']的方式访问某一列 该方式只能访问一列,如果要访问多列请用上文①②讲的方法。 2.5.3、返回DataFrame的array形式:values 返回值类型为numpy.ndarray 只返回DataFrame中的值,而不返回label行和列。
get(key[, default]) 获取给定键的对象项(例如DataFrame列)。 groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, ...
update_column_type = df_updatee[update_column_name].dtype# Update the specified column in the df_updatee DataFrame using the mapping dictionarydf_updatee[update_column_name] = df_updatee[based_column_name].map(mapping_dict).fillna(df_updatee[update_column_name])# Convert the column dataty...