使用numpy的int64函数(实际上是一个类型构造器,用于指定数据类型),结合numpy的astype方法或者直接使用numpy的int64构造函数来进行转换。但更常见和直接的方法是使用np.int64结合int函数(先将字符串转为Python的int,再转为np.int64),或者直接使用np.fromstring(如果字符串格式符合要求且需要数组形式)或np.int64的构造函数...
如果转换成功,column_data_type_after_conversion应该显示为数值类型(例如int64或float64),并且nan_count应该为0。如果转换失败,可能是因为列中包含无法转换为数值的字符串,我们可以查看nan_count的值来了解有多少行数据无法转换。 总结 通过以上的步骤,我们可以将列中的字符串类型变为数值。以下是完成此任务的完整代码...
在编程中，有时我们需要将数字转换为字母，例如将数字表示的年份转换为对应的字母表示，或者将数字编码...
将熊猫列从int64转换为datetime64的问题 、、、 我正试图在熊猫中将一列年值从int64转换为datetime64。2021 2021 2021 但是,当我使用dataset['Year'].dtypes时列出的数据类型是int64。这是在我使用pd.to_datetime(dataset.Year, format='%Y')将列从int64转< 浏览10提问于2022-07-28得票数 1 回答已采纳 3回答...
b string c boolean d string e Int64 f Float64 dtype: object 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 忽略了空值的影响,变量类型已经自动转换为我们想要的了。 对Series的转换也是一样的。下面的Seires中由于存在nan空值所以类型为object。
dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6] }, dtype='float32') df''' a b 0 1.0 4.0 1 2.0 5.0 2 3.0 6.0 ''' 三、astype转换数据类型 ...
(byte_length * 2).lower()#将十六进制字符串分割为字节,并反转以得到小端序表示hex_bytes = [hex_string[i:i + 2]foriinrange(0, len(hex_string), 2)][::-1]#如果需要的字节数比实际十六进制字符串表示的字节数多,则在前面补0padding_size = valid_sizes[byte_size] -len(hex_bytes)ifpadding...
data = StringIO("col1,col2,col3 3、14,42,True ") df = pd.read_csv(data) print(df) # 输出: col1 col2 col3 0 3.14 42.0 True 1 NaN NaN False dtype: float64, float64, bool 使用to_numeric()函数和apply()函数将DataFrame中的元素转换为整数DataFrame(保留缺失值) ...
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...: "string": list("abc"), ...: "int64": list(range(1, 4)), ...: "uint8": np.arange(3, 6).astype("u1"), ...: "float64": np.arange(4.0, 7.0), ...: "bool1": [True, False, True], ...: "bool2": [False, True, False], ...: "dates": ...