# as we can see, the integer columns are int64 print(df.dtypes) A object B int64 C int64 dtype: object df = df.astype({col: 'int32' for col in df.select_dtypes('int64').columns}) # int64 columns have been converted to int32 print(df.dtypes) A object B int32 C int32 dtype...
column.astype('float') # first convert to float before int df.column = df.column.astype('Int32') 或更简单: df.column = df.column.astype('float').astype('Int32') # or Int64 原文由 Hrvoje 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 ...
pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整型 # astype中的error没有`coerce`选项,所以只适合`numeric`内部类型的转换,比如将int32转换为int64,int32转换为float32 # 而不适合在object,时间格式之间做转换,s.astype('int32',errors='raise')s.astype('int32',error...
# downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s) # 默认float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 # astype中的error没有`coerce`选项,所以只适合`numeric`内部类型的转换,比如将int32转换为int64,int32转换为float32 # 而不适合在object,时间格式之间做转换, s.astype('int...
a = tf.stack(a)returnareturnint64_to_int32s(a.data) 开发者ID:google,项目名称:trax,代码行数:24,代码来源:extensions.py 示例3: _seed2key ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from tensorflow.compat import v2 [as 别名]# 或者: from tensorflow.compat.v2 importint32[as 别名]def_seed2key(a):""...
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,只需要使用astype函数即可! 1、category类型与object类型 ...
>>> arr.astype(int) array([1, 2, 3, 4]) Note that passing int as dtype to astype or array will default to a default integer type that depends on your platform. For example on Windows it will be int32, on 64bit Linux with 64bit Python it's int64. If you need a specific ...
dtype: int64 也可将包含多个datetime对象的列表传给index参数,同样能创建具有时间戳索引的Series对象。 # 指定索引为多个datetime的列表date_list=[datetime(2020,1,1),datetime(2020,1,15),datetime(2020,2,20),datetime(2020,4,1),datetime(2020,5,5),datetime(2020,6,1)]time_se=pd.Series(np.arange(...
简介:Python之pandas:数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化之详细攻略 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,只需要使用astype函数即可!
(`int32` or `int64`). Defaults to tf.int32. Returns: A `Tensor` of type `out_type`. Defaults to tf.int32. """returnsize_internal(input, name, optimize=True, out_type=out_type) 开发者ID:ryfeus,项目名称:lambda-packs,代码行数:26,代码来源:array_ops.py ...