我得到 ValueError: cannot convert float NaN to integer for following: df = pandas.read_csv('zoom11.csv') df[['x']] = df[['x']].astype(int) “x”是 csv 文件中的一列,我无法在文件中发现任何 浮点NaN ,而且我不明白错误或为什么会得到它。 当我将该列读取为字符串时,它的值如 -1,0...
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' >>> df['B'].astype(int) ValueError ... ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['C'].astype(int) ValueError ... ValueError: Cannot convert non-finite ...
这本身无可厚非,但是空值 NaN 是有类型的,它的类型是浮点数float,按照上文的说法,为了避免数据精度丢失,Pandas 自动将字段中精度低的数值转为精度高的数值,这就导致整个字段中的值都变成了浮点数,同时,与使用 Excel 打开 csv 数据相似,第 2 行中数据值0100也被推测为整数100,只不过由于 Pandas 的字段精度特性...
pixel coordinates must be whole numbers because pixels cannot be fractional. Then explored more about converting float to int. In this article, I will explain how toconvert float to int in Pythonwith suitable examples.
仅需一行代码就完成了我们的目标,因为现在所有的数据类型都转换成float: 7.减小DataFrame空间大小 pandas DataFrame被设计成可以适应内存,所以有些时候你可以减小DataFrame的空间大小,让它在你的系统上更好地运行起来。 这是drinks这个DataFrame所占用的空间大小: ...
1. Pandas中的数据类型 在Pandas中,数据主要存储在DataFrame和Series两种数据结构中。DataFrame是一个二维表格,类似于Excel中的工作表,而Series则是一维数组,类似于Excel中的一列数据。 Pandas支持多种数据类型,主要包括: 数值类型:int、float、bool等。 字符串类型:object(在Pandas中,字符串通常被存储为object类型)。
问在pandas python中将指数或科学数字转换为整数EN我是python的初学者，正在尝试从数据集中获取行，该数据...
read_csv() 在Python中,导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。...parse_float:可选,一个函数,用于将解析的浮点数转换为自定义的Python对象。默认为None。 parse_int:可选,一个函数,用于将解析的整数转换为自定义的Python对象。...它的参数和用法与read_csv方法类似。 read_table read_table...
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 参数设定df =...
return np.float(new_value) 现在可以使用Pandas的apply函数通过covert_currency函数应用于2016列中的所有数据中。 data['2016'].apply(convert_currency) 该列所有的数据都转换成对应的数值类型了,因此可以对该列数据进行常见的数学操作了。如果利用lambda表达式改写一下代码,可能会比较简洁但是对新手不太友好。