number_float=3.14# 假设我们要转换的float64类型的整数是3.14number_str=str(number_float)# 将float64类型的整数转换为字符串类型number_str_no_decimal=number_str.replace(".","")# 去除字符串中的小数点number_int64=int(number_str_no_decimal,10)# 将字符串类型的整数转换为int64类型print(number_int64)...
image.png 此时b列数据类型是float型,实际应用中我们希望含有空值的列非空值的数据类型是整型。 image.png python引入了一种新的数据类型'Int64',即可完美解决此问题 df['b'].astype('Int64') image.png
int64:int64是整数类型的一种变体,它可以存储更大范围的整数值。int64的最大值取决于计算机的体系结构,通常为2^63-1。在Python中,int64类型可以通过np.int64或者np.int64()来创建。 float:float是浮点数类型,用于表示带有小数部分的数值。与整数不同,浮点数可以表示大范围的数值,并且可以进行浮点数的四则运算。在P...
100000, 0.1, dtype=float) In [5]: float_to_int(whole_numbers) Out[5]: array([ 0, 1, 2, ..., 999997, 999998, 999999]) In [6]: float_to_int(fractional) --- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-0a7807a592b7> in <module>() ---> 1 ...
- 1.float64转int int转int64 //float64转int var afloat64...转float32 ff :=float32(f) f, _ := strconv.ParseFloat(s, 64) //string转float64 s := strconv.FormatFloat...(f, 'f', -1, 64) //float64转string//float到stringstring:= strconv.FormatFloat(float32,'E',-1,32)...
1. ‘float’转’float64’ x x x原本是’float’类型的 x = np.float64(x) 经过上面的 x x x就变成了’float64’类型 2.’float64’转‘float’ y y y原本是’float64’类型的 y = np.float(y) 经过上面的 y y y就变成了’float’类型 ...
downcast:默认是float64或int64类型。如果指定了类型,那么数据在转换时,就转换为指定的类型。 integer或signed:dtype里最小的数据类型:np.int8 unsigned:dtype里最小的无符号数据类型:np.uint8 float:最小的float型:np.float32 先举个简单的例子,再回到开始的dataframe df上...
df = pd.DataFrame({'column name':[7500000.0,7500000.0, np.nan]}) print (df['column name']) 0 7500000.0 1 7500000.0 2 NaN Name: column name, dtype: float64 df['column name'] = df['column name'].astype(np.int64) ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to intege...
下面我们尝试将注册资金(万元)字段的类型由浮点数类型float64转为整数型,代码如下。 print(data['注册资金(万元)'].dtype)# 输出转换前该字段的类型# 转换字段类型为 int, 在 astype() 中使用 int, 'int', 'int64' 均可data['注册资金(万元)']=data['注册资金(万元)'].astype(int)# 或 data['注册资...
可以在C引擎解析期间使用float_precision参数来指定浮点数转换器 该参数有三个可选的值: None: 普通转换器 high: 高精度转换器 round_trip: 保证文件读写之后小数点精度不变 In [127]: val = "0.3066101993807095471566981359501369297504425048828125" In [128]: data = "a,b,c\n1,2,{0}".format(val) ...