1、category类型与object类型 输出结果 实现代码 数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化 知识点 在pandas中,如果某个字段下,数据类型不一致导致整个字段类型不相同,可以进行字段类型转换!,在pandas中,进行数据类型转换非常简单...
0 a 6 non-null int64 1 b 6 non-null bool 2 c 6 non-null float64 3 d 6 non-null object dtypes: bool(1), float64(1), int64(1), object(1) memory usage: 278.0+ bytes 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 2、转换数值类型 数值类型包括int和float。 转换数据类型比...
df['某列名称']=df['某列名称'].str.replace(r'“+' ,' ').astype(int64) 希望对你们有所帮助吧
不指定数据字段类型data=pd.read_csv('./CPPGD_清洁生产产业(核心)企业微观数据_部分字段样例数据1000条.csv')# 输出各字段类型print(data.dtypes)"""企业名称 object成立日期 object行业大类名称 object行业大类代码 float64注册资金(万元) float64币种 object行政区划代码 int64"""data# 查看读取后的数据...
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', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype ...
Python - TypeError: Object of type 'int64' is not JSON serializable python中的字典转json时,报该错。 经过对字典的数据进行debug发现,字典中的value对应的类型是numpy.int64, 正常情况下应该是numpy.float64。因此手动将int类型转化为float即可。 图片.png...
正如我们在输出中看到的,第一列和第三列是object类型。而第二列是int64类型。现在切片数据框并从中创建一个新的数据框。 # 从第一行切到最后df_new = df[1:]# 让我们打印新的数据框df_new# 现在让我们打印列的数据类型df_new.info() 输出:
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...
IsActiveMember int64 EstimatedSalary float64 Exited int64 dtype: object 您可以看到Geography和Gender列的类型是object,HasCrCard和IsActive列的类型是int64。我们需要将分类列的类型转换为category。我们可以使用astype()函数来做到这一点, 现在,如果再次绘制数据集中各列的类型,您将看到以下结果: ...
Name: 分数, dtype: int64 """ # 调用二级索引的unstack方法,会得到一个DataFrame # 并且会自动把一级索引变成DataFrame的索引,二级索引变成DataFrame的列 new_df = two_level_index_series.unstack() print(new_df) """ 科目 数学 英语 语文 姓名 ...