1. 将float64转换为str类型 首先,我们需要将float64类型的整数转换为字符串类型。这可以通过使用内置的str函数来实现。 AI检测代码解析 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 1. 2. 2. 去除小数点 接下来,我们需要去除...
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 ...
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...
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 a=np.arange(100,dtype=float).reshape((10,10))foriinrange(len(a)):a[i,:i]=np.nan a[6,0]=100.0d=...
受欢迎度 int64 评分float64 向往度 float64 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 ...
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数据类型而不是int64数据类型。但是我可以看到,在现有的CSV文件中,大多数值都是数字,其中一些值是空值SFO CA 123.0JFK NY 152.0ABC AZ NaN State Objec 浏览1提问于2020-03-31得票...
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...
Name object Age int64 Height float64 Gender object dtype: object head 通过调用DataFrame对象的head方法并指定行数,可以显示DataFrame对象的前几行数据。默认为5行,示例代码如下: import pandas as pd # 创建一个DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c...
as prdata = pd.read_csv('adults_data.csv')one_hot_list =['workclass', 'marital-status', 'relationship', 'race', 'gender']reduce_uniques_dict = {'education' : 1000,'occupation' : 3000, 'native-country': 100}scale_data_list = data.select_dtypes(include=['int64','float64'])....
若您的算法可以使用 float32 获取正确结果,那您就应使用该数据类型,因为转换至 float64 可能会显著降低函数速度。 object 和 nopython 模式 Numba 无法编译所有的 Python 代码。一方面,某些函数不具有 Numba 编译支持;另一方面,一些 Python 的数据类型(目前)无法高效编译。例如,Numba 不支持字典类型(至本课程编写时)...