改变DataFrame或者Series的数据类型只需借助map函数就能实现

最新推荐文章于 2023-08-31 10:52:52 发布
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本文详细介绍如何使用Python的Pandas库中map函数进行数据类型转换，尤其针对Series数据从float64转换到int64的过程。通过实例展示，如将时间戳数据拆分为小时、分钟和秒，并组合成新的时间格式。

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改变DataFrame或者Series的数据类型只需借助map函数就能实现。例如，一个float64的Series数据用链式表达法加上map（int）就能变为int64。

#对GPST这一列时间进行处理
h = np.floor(filter_frame.GPST / 10000).map(int)
print(h)
m = np.floor((filter_frame.GPST % 10000) / 100)
s = np.floor(filter_frame.GPST % 100)
filter_frame['seconds'] = h * 3600 + m * 60 + s
# print(filter_frame.seconds.map(int))
# print(filter_frame.columns)
Pandas教程 | 数据处理三板斧——map、apply、applymap详解
Python读财
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公众号：易执 如有问题或建议，请公众号留言 在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式，为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理，相信读完本文后，不论是小白还是Pandas的进阶学习者，都会对这三个方法有更深入的理解。 本文演示...
DataFrame--applymap()和apply()
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pandas DataFrame applymap()函数
07-29 216
pandas DataFrame的applymap()函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30], 'c': [5, 10, 15] }) ...
map()函数给对dataframe数据替换标签
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02-24 2184
神经网络label一般为str数据类型，需转为结构数字输入，pytorch自带的datasets.ImageFolder库使用文件夹名称自动生成，针对dataset和label分别在两个文件夹的数据集，可将数据和标签保存至CSV文件，使用map()函数统一将字符串标签改为数字。 代码： import pandas as pd df=pd.DataFrame() df['imges']=['weather','timeof day','scene','roadtype','weather','weather'
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Pandas数据分析基础—pandas自带函数map()/apply()/applymap()
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在进行数据处理时，经常会对一个DataFrame展开逐行、逐列、逐元素的操作，对应这些操作，常常使用Pandas中的map、apply和applymap三个函数进行处理。本文主要讲这三个函数在series、dataframe数据结构下应用情况及三个函数的区别。
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