通常建议使用StringDtype,虽然任意对象都可以存为object,但是会导致性能及兼容问题,应尽可能避免。 DataFrame有一个方便的dtypes属性用于返回一个包含每个列的数据类型的序列 In [347]: dft = pd.DataFrame( ...: { ...: "A": np.random.rand(3), ...: "B": 1, ...: "C": "foo", ...: "D"...
dtype: object 如果要使用新的StringDtype,可以这样: In [2]: pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string") Out[2]: 0 a 1 b 2 c dtype: string In [3]: pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype=pd.StringDtype()) Out[3]: 0 a 1 b 2 c dtype: string 或者使用astype进行转换: ...
s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype="string") s 1. 2. 0 a_b_c 1 c_d_e 2 3 f_g_h dtype: string 根据某一个元素分割,默认为空格 s.str.split('_') 1. 0 [a, b, c] 1 [c, d, e] 2 3 [f, g, h] dtype: object 这里需要注意split...
要存储为string类型,需要显式的设置dtype参数 In [2]: pd.Series(["a", "b", "c"], dtype="string") Out[2]: 0 a 1 b 2 c dtype: string In [3]: pd.Series(["a", "b", "c"], dtype=pd.StringDtype()) Out[3]: 0 a 1 b 2 c dtype: string 或者在创建Series或DataFrame之后,...
dtype: object ''' object 类型 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',
python pandas文本连接 文本连接 方法s.str.cat()具有文本连接的功能,可以将序列连接成一个文本或者将两个文本序列连接在一起。#文本序列s = pd.Series(['x','y','z'], dtype="string")#默认无符号连接s.str.cat()#'xyz'#用逗号连接s.str.cat(sep=',')#'x,y,z'如果序列中有空值,会默认忽略...
dtype: object 1. 2. 3. 可以看到,Age列的数据类型已经从int64变为object,即字符串类型。 6. 完整代码示例 以下是完整的代码示例: importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age':[20,21,22,23]}df=pd.DataFrame(data)print("Before conversion:")print(df.dtypes)df['Ag...
我在pandas 中有一个数据框,其中包含混合的 int 和 str 数据列。我想首先连接数据框中的列。为此,我必须将int列转换为str。我试图做如下: mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3']) 要么 mtrx['X.3'] = mtrx['X.3'].astype(str) ...
Python Pandas Index.dtype_str PandasIndex是一个不可变的ndarray,实现了一个有序的、可切分的集合。它是存储所有pandas对象的轴标签的基本对象。 PandasIndex.dtype_str属性以字符串形式返回给定索引对象的基础数据的数据类型(dtype)。 语法:Index.dtype_str ...