importpandasaspd# 创建一个包含浮动数据的Seriesdata = pd.Series([1.5,2.5,3.5,4.5])# 使用 pd.to_numeric() 方法将数据转换为整数,并且下行缩减内存numeric_data = pd.to_numeric(data, downcast='integer')# 输出转换后的结果print(numeric_data) 4)用于 DataFrame importpandasaspd# 创建DataFramedf = pd...
s = pd.Series(["1.","2.0",3]) pd.to_numeric(s)01.012.023.0dtype: float64 这里使用float64,因为"2.0"在底层被转换为float而不是int。 我们可以通过传入downcast="float"将其转换为float32,如下所示: s = pd.Series(["1.","2.0",3]) pd.to_numeric(s, downcast="float")01.012.023.0dtype: ...
df['numeric_column'] = pd.to_numeric(df['numeric_column'], downcast='float') print(df.dtypes) 输出 date_column datetime64[ns] numeric_column float32 dtype: object 6. 使用Dask库 Dask是一个用于并行计算的软件包,它可以很好地与Pandas配合使用,并为大数据集提供并行化操作。您的Pandas工作流可以在...
六、pandas提供的转换函数pd.to_numeric/pd.to_datatime ①pd.to_numeric() pd.to_numeric()官方文档 pd.to_numeric(arg,errors = 'raise',downcast = None) 1. 功能:将arg转换为数字类型,默认返回dtype为float64或int64。 参数说明: arg:标量,列表,元组,一维数组或系列。 errors :{'ignore','raise','...
分块:使用pd.read_csv()中的chunksize参数以较小的块读取数据集,迭代地处理每个块。 优化Pandas dtypes:在加载数据后,如果合适的话,使用astype方法将列转换为内存效率更高的类型。 使用Dask库:使用Dask,一个并行计算库,通过利用并行处理将Pandas工作流扩展到更大内存的数据集。
pd.to_numeric(ser,downcast='signed') 输出: 代码#2:使用errors='ignore'。它将忽略所有非数字值。 # importing pandas module importpandasaspd # get first ten 'numbers' ser=pd.Series(['Geeks',11,22.7,33]) pd.to_numeric(ser,errors='ignore') ...
import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['apple', '1.0', '2','2019-01-02',1, False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')]) # to_numeric是在object,时间格式中间做转换,然后再使用astype做numeric类型的内部转换 pd.to_numeric(s, errors='raise') # 遇到非数字字符串类型报错,...
pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)[source] 将参数转换为数字类型。 默认返回dtype为float64或int64, 具体取决于提供的数据。使用downcast参数获取其他dtype。 请注意,如果传入非常大的数字,则可能会导致精度损失。由于ndarray的内部限制,如果数字小于-9223372036854775808(np.iinfo(np.int64).min)...
Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 pandas.to_numeric()是Pandas中的常规函数之一,用于将参数转换为数字类型。 用法:pandas.to_numeric(arg, errors=’raise’, downcast=None) ...
import pandas as pddata = ['1.1', '2.2', '3.3']# 不指定downcast,保持原浮点数类型result = pd.to_numeric(data)print(result)# 输出: [1.1 2.2 3.3]# 指定downcast='integer',将浮点数转为整数result = pd.to_numeric(data, downcast='integer')print(result)# 输出: [1 2 3] ...