这些代码创建了一个包含字符串的Series和一个包含字符串和整数的DataFrame。 步骤3:使用astype()函数进行类型转换 #将Series转换为整数类型series_data=series_data.astype(int)# 将DataFrame的列A转换为整数类型df_data['A']=df_data['A'].astype(int)# 将DataFram
接下来,我们使用astype函数将整型列转换为字符串。以下是如何使用astype函数进行转换的示例代码: df['Age']=df['Age'].astype(str) 1. 这将把Age列中的整型元素转换为字符串。 5. 再次查看DataFrame的数据类型 转换完成后,我们可以再次使用dtypes属性来查看DataFrame中各列的数据类型。以下是如何使用dtypes属性查看...
2. 将DataFrame对象转换为字符串格式 要将DataFrame中的object类型数据转换为string类型,你可以使用astype(str)方法。这个方法可以应用于整个DataFrame,也可以应用于特定的列。 转换整个DataFrame: 如果你想要将整个DataFrame中的所有object类型数据转换为string类型,可以直接对整个DataFrame使用astype(str)方法。 python df ...
print(data['行政区划代码'].dtype)# 输出转换前该字段的类型# 转换字段类型为 stringdata['行政区划代码']=data['行政区划代码'].astype('string')# 或 data['行政区划代码'].astype('string', inplace=True)print(data['行政区划代码'].dtype)# 输出转换后该字段的类型# 输出值如下'''int64string''' ...
使用Multi-Index进行stack和unstack:将具有多级列的DataFrame转换为更紧凑的形式。 stacked = df.stack() unstacked = stacked.unstack() 字符串和类别类型之间的转换:将数据类型转换为优化内存使用的格式。 df['string_column'] = df['category_column'].astype('string') df['category_column'] = df['string...
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 ...
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 ...
complex64 Complex number, represented by two 32-bit floats (real and imaginary components) complex128 Complex number, represented by two 64-bit floats (real and imaginary components) 以上这篇pythondataframe astype 字段类型转换方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
Example 1: astype() Function does not Change Data Type to String In case we want tochange the data type of a pandas DataFrame column, we would usually use the astype function as shown below: data['x2']=data['x2'].astype(str)# Applying astype function ...