在Python中,将int64数据类型转换为int数据类型通常涉及处理NumPy数组或类似的数据结构,因为Python原生的int类型并没有直接的大小限制(它是任意精度的)。以下是如何实现这一转换的步骤和代码示例: 导入NumPy库: 首先,我们需要导入NumPy库,因为int64通常是NumPy中的数据类型。 python import numpy as np
import numpy as np def convert_to_int64(objects): int64_list = [] for obj in objects: integer = int(obj) int64 = np.int64(integer) int64_list.append(int64) return int64_list 这个函数接受一个对象列表作为参数,并返回一个包含转换后的int64对象的列表。你可以将需要转换的对象列表作为参数传递给...
a1=np.random.randint(0,9,(3,3,1)) print(np.dstack([a0,a1]).shape) 1. 2. 3. (3, 3, 2) 1. a0=np.random.randint(0,9,(1,3,3)) a1=np.random.randint(0,9,(1,3,3)) print(np.dstack([a0,a1]).shape) 1. 2. 3. (1, 3, 6) 1. a0=np.random.randint(0,9,(3,3,...
步骤3: 转换为 int 类型 现在我们将使用 NumPy 提供的astype()方法将数组中的数据类型从 double 转换为 int。 #将 double_array 转换为 int 类型int_array=double_array.astype(np.int32)# 可以选择 int32 或 int64,根据需要# 输出转换后的数组以确认print("转换后的数组:",int_array) 1. 2. 3. 4. ...
这是我的意思 -a是一个包含 1,000,000 个np.int64元素的向量,b是一个包含 1,000,000 个np.int16元素的向量。 In [19]: a = np.random.randint(100, size=(10**6), dtype="int64") In [20]: b = np.random.randint(100, size=(10**6), dtype="int16") ...
int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) intc 与C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) int8 字节(-128 to 127) int16 整数(-32768 to 32767) int32 整数(-2147483648 to 2147483647)...
int8 1 object 1 int64 1 dtype: int64 不同的数据类型可以在DataFrame中共存。不论是通过dtype参数设置,还是传递ndarray或Series,都会在DataFrame操作中保留其类型。 此外,不同的数值类型不会合并 In [354]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 1), columns=["A"], dtype="float32") ...
Int64Dtype 类型,注意astype中的大小写,其中的数字为整型,空值为pd.NA。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') 0112233<NA>4<NA>5<NA>64758697108119Name: A, dtype: Int64>>>df['C'].astype('Int6...
mixed_array = np.array([3.14, "42", True]) int_array = mixed_array.astype(int) print(int_array) # 输出:[3, 42, 1] 5、使用pandas库的to_numeric()函数和apply()函数 如果需要处理表格数据,可以使用pandas库的to_numeric()函数和apply()函数将DataFrame中的元素转换为整数,将一个包含浮点数、字...
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...