int(x [,base]) 将x转换为一个整数 long(x [,base] ) 将x转换为一个长整数 float(x) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag]) 创建一个复数 str(x) 将对象 x 转换为字符串 repr(x) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s) ...
'\n') print("输出float(price):") print((float(price)),'\n') print("使用type函数查看flo...
# 4. 转换数据类型为整型 -- int类型 print(type(int(num))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 实例 # 1. float() -- 转换成浮点型 num1 = 1 print(float(num1)) print(type(float(num1))) # 2. str() -- 转换成字符串类型 num2 = 10 print(type(str(num2))) # 3. tupl...
或者为字符串“infer”,此时会在合适的等价类型之间进行向下转换,比如float64 to int64 if possible。 2.示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspd a=np.arange(100,dtype=float).reshape((10,10))foriinrange(len(a)):a[i,:i]=np.nan a[6,0]=100.0d=...
首先,将int数据类型的类别数据转换为pandas的Series对象。 然后,使用replace()方法,将类别数据替换为对应的数值。 最后,将替换后的Series对象转换回原始的int数据类型。 示例代码: 示例代码: 使用sklearn库的LabelEncoder类: 首先,导入sklearn库中的LabelEncoder类。
to_numeric()方法可以将Series中的值转换为数值类型(int或float)。与astype()相比,to_numeric()提供了更多的灵活性,例如可以处理非数值字符串。 # 创建一个包含非数值字符串的Seriess = pd.Series(['1','2','3','four','5'])# 使用to_numeric进行转换,errors参数可以控制如何处理非数值字符串s = pd....
1In [111]: %paste2importnumpy as np3importpandas as pd4frompandasimportSeries,DataFrame5data={'state':['ni','hao','a'],6'year':[2111,3232,4546],7'age':['23','24','25']}8frame=DataFrame(data)9frame['age']=frame['age'].astype('int')#将age转为int类型并替换原来的数据10frame...
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', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df =...
x NaN y NaN z NaN dtype: float64 注意，索引首先使用字典的键构建。之后，Series根据给定...