使用astype(int)方法可以直接将Series中的字符串转换为整数。这是Pandas库中用于数据类型转换的常用方法。 处理可能的异常或错误情况: 在进行数据类型转换之前,最好先检查Series中的每个元素是否都可以转换为整数。这可以通过遍历Series或使用其他逻辑来实现。如果Series中可能存在无法转换的元素,可以使用异常处理
可以看到,通过astype()方法将Series类型转换为int类型后,数据类型变为了int64。 实际问题 假设我们有一个存储销售额的Series对象,其中包含了一些浮点数值。现在我们需要计算这些销售额的总和,并将结果输出为整数。这时就需要将Series类型转换为int类型。 示范案例 importpandasaspd# 创建一个Series对象,存储销售额sales=pd...
我们可以使用astype()函数将Series中的字符串转换为整数。 data_int=data.astype(int) 1. 现在,我们可以将转换后的Series保存到文件中。这里我们将使用to_csv()函数将数据保存为CSV文件。 data_int.to_csv('data_int.csv') 1. 我们还可以将转换后的Series保存到数据库中。这里我们使用了sqlite3库来连接和操作...
问Python如何将Series类型: object转换为intEN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表...
# 这里创建一个显式索引定义的Series,演示的内容主要是可以通过指定的索引内容来访问Series里的数据。另外这里也举例说明了Series里自动实现元素类型的统一,比如元素类型有int和float时,int都统一转换为float。 import pandas as pd serie1= pd.Series([3,5,8.23],index=['id','no','seq']) print(serie1) ...
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,bool类型报错,时间类型转换为int ...
3000.0）类型的，想要让他变不带小数点的字符串类型（3000），想到的方法是先转int，再转str，但是...
Series(data,index3) print(s) print("-"*6) print(s2) print("-"*6) print(s3) result: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int32 --- a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 --- a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 注意: 此时的data是ndarray数组类型,而index分别指定了无参数...
integer或signed:dtype里最小的数据类型:np.int8 unsigned:dtype里最小的无符号数据类型:np.uint8 float:最小的float型:np.float32 先举个简单的例子,再回到开始的dataframe df上去。 s是一个Series,其内容如下 直接使用to_numeric函数,对errors不进行处理的结果如下。可以...
pd.to_datetime(ss, infer_datetime_format=True)# 自动识别# 转换时间戳aa = pd.Series([1490195805,1590195805,1690195805]) pd.to_datetime(aa, unit='s') bb = pd.Series([1490195805433502912,1590195805433502912,1690195805433502912]) pd.to_datetime(bb, unit='ns')# 转换字符串cc = pd.Series(['20200...