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...
# importing pandas module importpandasaspd # making data frame df=pd.read_csv("nba.csv") # get first ten 'numbers' ser=pd.Series(df['Number']).head(10) ser 输出: 使用pd.to_numeric() 方法。请注意,通过使用 downcast='signed',所有值都将转换为整数。 pd.to_numeric(ser,downcast='signed'...
一、pandas、python、numpy数据类型对应关系 二、导入初始化指定 三、pandas智能推断 四、常见方法——类型转换 astype() 五、通过创建自定义的函数进行数据转化 ①apply()应用自定义函数 ②lambda函数 ③简单内置函数 六、pandas提供的转换函数pd.to_numeric/pd.to_datatime ...
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) ...
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。
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] ...
Pandas中进行数据类型转换有二种基本方法: 使用astype()函数进行强制类型转换 使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() 1.使用astype()函数进行强制类型转换 1.1转float类型 df['金额'].astype('float') 1.2转in...pandas 写入excel 转换Url链接的两种方法 有时我们把pandas的DataFrame 写入excel时, ...
from pandas import Series,DataFrame data=pd.read_csv(r"E:\data.csv") data 1. 2. 3. 4. 5. #查看数据信息 data.info() 1. 2. Pandas中进行数据类型转换有三种基本方法: 使用astype()函数进行强制类型转换 自定义函数进行数据类型转换 使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() ...