最后,我们可以输出转换后的int64类型的整数,以验证转换是否成功。 print(number_int64)# 输出转换后的int64类型的整数 1. 完整代码示例 下面是完整的代码示例,包括上述所有步骤。 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...
我认为您需要转换为 numpy.int64: df['column name'].astype(np.int64) 样本: df = pd.DataFrame({'column name':[7500000.0,7500000.0]}) print (df['column name']) 0 7500000.0 1 7500000.0 Name: column name, dtype: float64 df['column name'] = df['column name'].astype(np.int64) #same...
astype('Int64') pandas中的astype还可以转换为pandas中的Int64Dtype类型,注意astype中的大小写,其中的数字为整型,空值为。转换效果与map(lambda x: ...)一样,不同处是列类型,这里为Int64Dtype,该类型可能在后续操作会有部分限制。 >>> df['A'].astype('Int64') 0 1 1 2 2 3 3 <NA> 4 <NA> 5 ...
int64target_week_2 int64 year_n_1现在,这个test_string列和从two_week_before到second_week_before_n_1的另一个列显示为 浏览0提问于2019-11-15得票数 0 回答已采纳 1回答 将pandas数据帧数据类型从float64转换为int64 、、、 我正在尝试使用python pandas读取CSV文件,在结果数据帧中,返回一列作为float64数...
downcast:dict, default is None,字典中的项为,为类型向下转换规则。或者为字符串“infer”,此时会在合适的等价类型之间进行向下转换,比如float64 to int64 if possible。 2.示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspd ...
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 ...
train_X_matrix[rownum]= numpy.asarray(line.strip('\n').split(''), dtype=float) rownum+= 1#按行读每一行的int进vectorf =open(train_Y_path)forlineinf.readlines(): train_Y_matrix.append(int(line.strip('\n'))) train_Y_matrix= numpy.asarray(train_Y_matrix) ...
A float64 B int64 C object D datetime64[ns] E float32 F bool G int8 dtype: object 在Series对象上,使用dtype属性。 In [350]: dft["A"].dtype Out[350]: dtype('float64') 如果pandas数据对象在一列中包含多种数据类型,将会自动选择一种能够容纳所有数据类型的类型(即向上转换)。最常用的就是...
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...
重要挽留客户 24819 重要价值客户 17023 重要发展客户 13246 重要保持客户 11364 Name: user_classification, dtype: int64# 用户分类占比 RF.user_classification.value_counts(1) 输出结果: 重要挽留客户 0.37 重要价值客户 0.26 重要发展客户 0.20 重要保持客户 0.17 Name: user_classification, dtype: float64 根据...