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...
导入:import pandas as pd 数据读取:pd.read_csv('d:/a.csv',dtype=objec,encoding='utf-8') pd.read_csv('d:/a.txt',dtype=objec,encoding='utf-8') pd.read_excel('d:/a.xls',dtype=objec,encoding='utf-8') dtype:指定数据读取后的类型 encoding:指定编码 jupyter默认为utf-8 数据输出:pd.t...
指定indexa 10b20c30d40e50dtype: int64>>> pd.Series([10,20,30,40,50],index=list('abcde'),dtype=float)#列表形式,指定index和dtype,数据强转成float类型a 10.0b20.0c30.0d40.0e50.0dtype: float64>>> pd.Series({'a':100,'b':200,'c':300})#字典形式a 100b200c300dtype: int64>>> pd...
Name: one, dtype: object 1. 2. 3. 获取多行多列 # 同时获取指定行和列 frame.loc[['one', 'two'],['year','state']] 1. 2. 获取指定的列区域 df.loc[:,列序列],此处的 冒号:,可以理解为切片的含义,即获取所有的行,同时指定列 frame.loc[:, 'year'] 1. one 2000 two 2001 three 2002...
在上述代码中,columns参数用于指定DataFrame的列名,dtype参数用于指定列的数据类型。可以根据需要将列名和数据类型进行修改。 Pandas的DataFrame具有以下优势: 灵活性:DataFrame可以处理各种类型的数据,包括数值、字符串、日期等。 数据清洗:Pandas提供了丰富的数据处理函数和方法,可以方便地进行数据清洗、转换和筛选。
dtype: object 在Series对象上,使用dtype属性。 In [350]: dft["A"].dtype Out[350]: dtype('float64') 如果pandas数据对象在一列中包含多种数据类型,将会自动选择一种能够容纳所有数据类型的类型(即向上转换)。最常用的就是object # these ints are coerced to floats ...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,dtype=None,...) io:字符串,文件的路径对象。 sheet_name:指定需要读取电子表格中的第几个sheet,既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称。 header:是否需要将数据集的第一行用作表头,默认为0,认为是需要的,None表示不需要,则列名为...
import pandas as pd 构造Series数据 s = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}) s a 1 b 2 c 3 dtype: int64 s.index Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 指定的list,后续按指定list的元素顺序进行排序 list_custom = ['b', 'a', 'c'] ...
引入pandas库 importpandasaspd 构造Series数据 s=pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3})s a1b2c3dtype:int64 s.index Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 指定的list,后续按指定list的元素顺序进行排序 list_custom=['b','a','c']list_custom ...