1. 步骤2:创建一个包含int64数据类型的列表 我们可以使用以下代码创建一个包含int64数据类型的列表。 data_list=[np.int64(1),np.int64(2),np.int64(3)] 1. 步骤3:将列表中的数据类型改为int32 最后,我们需要将列表中的数据类型从int64改为int32。我们可以使用以下代码来实现这一步骤。 data_list_int32=n...
将int64类型转换为int32类型 b = int(a)print(b) # 输出：2147483647 在上面的代码中，int()函数将...
int64int32 在上述状态图中,[*]表示初始状态,int64和int32分别表示int64和int32的状态。箭头表示状态之间的转换。 结论 本文介绍了Python中的int64和int32的概念、用途和区别。根据具体需求选择适当的整数类型可以帮助我们更好地处理不同范围内的整数,并节省内存空间。使用int64可以处理更大范围的整数,而int32适用于较...
# 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...
解决方法是先将列转换为 float ,然后再转换为 Int32。 确保在进行转换之前从空格中删除列: df.column = df.column.str.strip() 比做转换: df.column = df.column.astype('float') # first convert to float before int df.column = df.column.astype('Int32') 或更简单: df.column = df.column....
# 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',errors='ignore') # 对object无效,astype只能对numeric类型生效 ...
b=b'abcd'print(b[0])#97print(int(b[0])#97s='abcd'#并不代表内存中是按abcd的ascii码存储的!str实际是一个对象而不是一个简单数组print(int(s[0]))#error 因为str类型的每个元素不是一个简单数字! str是一个对象类型,不是C中的字符串概念,无法直接强转为数字 ...
Python 中的整数类型和浮点数类型也有细分类型,例如int型主要包括int16、int32、int64等;float型则主要包括float16、float32、float64。不同类型类型占用不同的位数和精度,例如int16能够表示的最大整数范围仅为 -32768 到 32767,而int32则可以表示的整数范围是 -2147483648 到 2147483647,int64能够表示的整数值范围更...
dtype: int64 ``` 从输出结果中可以看出,Series 包含了一组数据,它们被自动分配了索引,这里是默认的数字索引。可以通过以下方式获取 Series 的值和索引: ```python import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) print(s.values) # 输出 [1 2 3 4] ...
会提示int()函数不接受NoneType类型的参数，转换无法进行。