输出结果如下: Name object Age int64 dtype: object 1. 2. 3. 可以看到,Name列的数据类型为object,Age列的数据类型为int64。 4. 将整型列转换为字符串 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...
③ string类型在缺失值存储或运算时,类型会广播为pd.NA,而不是浮点型np.nan 2、string的转换,需要先别的类型转为str 型 object, 再转为string 类型。 三、拆分和拼接 1、str.split 方法 s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype="string") 1. s.str.split('_') 1...
我有一个datetime.date (例如mydate = date(2014,5,1)),我将其转换为字符串,然后在DB中另存为表中的列(dtype:object)。现在,我想在DB中将日期存储从文本更改为时间戳。我试过了, 例如。我的桌子是tab1。我在python中将其读作dataframe df。# datetime to timestamp df['X'] = pd.to_datetime...
df.dtypes col1 int64 col2 int64 dtype: object 要强制使用单个dtype: df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) df.dtypes col1 int8 col2 int8 dtype: object 从包含Series的字典构造DataFrame d = {'col1': [0, 1, 2, 3], 'col2': pd.Series([2, 3], index=[2, 3])} pd.DataFra...
object 一种通用的数据类型,在没有明确指定类型下,所有数据都可认为是object类型 bool_ Boolean (True or False) stored as a byte int_ Default integer type (same as C long; normally either int64 or int32) intc Identical to C int (normally int32 or int64) ...
我已经将一个 SQL 查询读入 Pandas 并且值以 dtype ‘object’ 的形式出现,尽管它们是字符串、日期和整数。我能够将日期“对象”转换为 Pandas 日期时间 dtype,但在尝试转换字符串和整数时出现错误。 这是一个例子: >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_sql_query('select * from my_table', con...
dtype: object ''' object 类型 int 整数类型 float 浮点数类型 string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv',
In [19]: df['A'].apply(str) Out[19]: 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 Name: A, dtype: object In [20]: df['A'].apply(str)[0] Out[20]: '0' 不要忘记将结果分配回去: df['A'] = df['A'].apply(str) 转换整个框架 In [21]: df.applymap(str) Out[21]: A B 0 0 1 1...
>>> t = dtype(‘Float64’) >>> t.char ‘d’ # type 属性用来获取类型 >>> t.type # str 属性获取完整字符串表示 # 第一个字符是字节序,< 表示小端,> 表示大端,| 表示平台的字节序 >>> t.str ‘ # 获取大小 >>> t.itemsize