下面我们将演示如何使用pandas库将DataFrame中的object类型转换为string类型。 importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'A':['apple','banana','orange'],'B':[1,2,3]}df=pd.DataFrame(data)# 查看DataFrame的数据类型print(df.dtypes)# 将DataFrame中的object类型转换为string类型df['A']=df['A'].astype...
df['col'] = df['col'].astype(str).apply(lambda x: ', '.join(df['col'].astype(str))) 给我['one, two, three],['four','five','six']第二个列表来自下一行。不用说,对于数百万行,这种跨行的连接不仅不正确,而且会破坏我的记忆。 df['col'].apply(', '.join) 另请注意apply将函数...
在Keil中,#include <stdlib.h> #include <string.h> 不包含gcvt(),就可以用 sprintf() sprintf()函数的用法总结 sprintf 最常见的应用之一是把整数打印到字符串中,所以,spritnf 在大多数场合可以替代itoa。如: 1>把整数123 打印成一个字符串保存在s 中。 sprintf(s, "%d", 123); //产生"123" 2>可以...
In [22]: df.applymap(str).iloc[0,0] Out[22]: '0' df = df.applymap(str)
下面是一个示例：```pythonimport pandas as pd# 创建一个包含数值的DataFrame对象df = pd.DataFrame({'A': [100, 200, 300]})# 使用apply()方法和lambda函数将数值转换为百分数字符串df['A'] = df['A'].apply(lambda x: f"{x:.2%}")print(df['A']) # 输出：['100.0...
#lower()转小写 语法: string.lower() #eg: demoStr_lower = "sfSLDFsdlfk" print("原字符串为"+demoStr_lower) print("转换后为:"+demoStr_lower.lower()) #upper()转大写 语法:string.upper() #eg: demoStr_upper = "sfSLDFsdlfk" print("原字符串为"+demoStr_upper) print("转换后为:"+demoS...
注意,不能添加字符串string。 10 字符串替换函数: df['a'].str.repalce(' ', '_') df['full name'] Out[45]: 0 Steph Curry 1 LeBron James Name: full name, dtype: object df['full name'].str.replace(' ', '_') Out[46]: 0 Steph_Curry 1 LeBron_James Name: full name, dtype: ob...
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 ...
dict_map = df_1.groupby(字典键对应列名)[字典值对应列名].apply(字典值组织方式).to_dict() 将字典值组织方式改为集合,dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(set).to_dict(),结果如下,修改了一下数据源,可以实现去重的效果。同样的数据源两种方式差别如下 ...