DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pdimport pandas as pd# 从 csv 文件制作数据框df = pd.read_csv("nba.csv")# 打印数据框的前 10 行以进行可视化df[:10] ...
语法:DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’, **kwargs) 参数: dtype :使用numpy.dtype或Python类型来将整个pandas对象转换为同一类型。或者,使用{col: dtype, …},其中col是一个列标签,type是numpy.dtype或Python类型,将DataFrame的一个或多个列转换为特定的列类型。 copy :当copy=True时返回一...
DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pd importpandasaspd #从 csv 文件制作数据框 df=pd.read_csv("nba.csv") # 打印数据框的前 10 行以进行可视化...
applymap(func[, na_action]) (已弃用)按元素对Dataframe应用函数。 asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定频率。 asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 assign(**kwargs) 将新列分配给DataFrame。 astype(dtype[, copy, errors]) 将pandas对象转换为指定...
applymap(func[, na_action]) (已弃用)按元素对Dataframe应用函数。 asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定频率。 asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 assign(**kwargs) 将新列分配给DataFrame。 astype(dtype[, copy, errors]) 将pandas对象转换为指定...
Python DataFrame 数据类型转换:使用astype方法 一、引言 在数据分析中,我们经常需要对数据进行类型转换。Python 的 Pandas 库提供了一个强大的方法astype(),可以帮助我们轻松地改变 DataFrame 中列的数据类型。本文将详细讲解如何使用astype()方法进行数据类型转换,并展示一个具体的例子。
调用astype()方法,并传入你想要转换成的数据类型(如int、float、str等)。 将转换后的列重新赋值给原DataFrame或新变量: 你可以将转换后的列重新赋值给原DataFrame的相应列,或者将其赋值给一个新变量。 以下是一个示例代码,展示了如何将DataFrame中的某一列从字符串类型转换为整数类型: python import pandas as pd...
Python pandas.DataFrame.astype函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs) 参数 dtype:它使用numpy.dtype或Python类型将整个pandas对象转换为相同类型。它还可以使用{col:dtype, ?}, 其中col表示列标签, 而dtype是numpy.dtype或Python类型, 用于将DataFrame的一个或多个列转换为特定于列的类型。
首先说结论:因为pandas是基于numpy模块,故其对axis的理解与numpy模块保持一致,即axis表示数组层级,若axis=i,则沿着第i维的方向进行操作。 一、理解DataFrame(二维的数据结构) 将DataFrame视作是共享同一个index的Series的集合,也可视作像数据库的记录表。如图所示: ...