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改后的样子df 为输入对象列推断更好的数据类型 DataFrame.infer_objects() 函数尝试为输入对象列推断更好的数据类型。此函数尝试对对象...
除了基本的用法外,astype函数还可以用来批量转换数据类型,通过传递一个字典来指定每一列要转换的数据类型。下面是一个示例: importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35],'score':[90.5,85.2,88.3]}df=pd.DataFrame(data)print(df.dtypes)dtypes={'age':float,'score':i...
选择要转换的DataFrame列: 首先,你需要确定你想要转换的列名。 使用astype()方法并指定目标数据类型: 调用astype()方法,并传入你想要转换成的数据类型(如int、float、str等)。 将转换后的列重新赋值给原DataFrame或新变量: 你可以将转换后的列重新赋值给原DataFrame的相应列,或者将其赋值给一个新变量。 以下是一个...
在进行转换之前,我们需要查看 DataFrame 的原始数据类型。 print(df.dtypes)# 输出每一列的原始数据类型 1. 4. 使用astype()进行数据类型转换 现在,我们使用astype()方法将列的数据类型进行转换。例如,我们将列A从整数转换为浮点数,将列C从字符串转换为整数。 df['A']=df['A'].astype(float)# 将列 A 从...
Python Pandas DataFrame.astype() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。 DataFrame.astype()方法用于将pandas对象投向指定的dtype。 astype()函数还提供了将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。
read_csv() 函数有助于将逗号分隔值 (csv) 文件读取到 Pandas DataFrame 中。您所需要做的就是提及您希望其读取的文件的路径。它还可以读取由逗号以外的分隔符分隔的文件,例如 | 或选项卡。 # importing library import pandas as pd # reading the dataset data_1 = pd.read_csv(r'blog_dataset.csv') ...
t=pd.DataFrame([[1.01,2],[3.01, 10], [np.NaN,20]]) 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...
Python pandas.DataFrame.astype函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...
本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数。 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 ...
DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) 转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) 复制数据框 DataFrame.isnull() 以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull() 以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法 描述 DataFrame.head([n]) 返回前n行数据 DataFrame.at ...