Pandas 更改列的数据类型

最新推荐文章于 2025-02-25 10:23:29 发布
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本文介绍了如何创建DataFrame时指定列的数据类型，避免非数字转数字，并演示了如何将单列Series转换为数值型，以及如何应用`pd.to_numeric`处理多列或整个DataFrame。重点讲解了astype和to_numeric函数的使用，以及DataFrame dtypes属性的查看。

创建 DataFrame 时指定类型，直接通过 dtype 参数指定类型
df里非数字类型的字段不会转成数字
str仍保留为str


 df = pd.DataFrame(positions['data'], dtype=float)

2、单列series转为数字

pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise');

3、多列或者整个 DataFrame

df[['col2','col3']] = df[['col2','col3']].apply(pd.to_numeric)
df.dtypes
Pandas数据类型转换：修改每列的数据类型
web_bug407的博客
09-12 346
假设我们想将列 ‘A’ 的数据类型从整数（int）转换为浮点数（float），列 ‘B’ 的数据类型从浮点数（float）转换为整数（int），列 ‘C’ 的数据类型从字符串（object）转换为分类（category）。这篇文章介绍了使用 Pandas 修改每列的数据类型的方法，并附带相应的示例代码。上述代码将尝试将列 ‘B’ 转换为数值类型，如果遇到无法转换的值，则将其设置为缺失值。总结一下，在使用 Pandas 修改每列的数据类型时，我们可以使用。要将列中的字符串转换为布尔类型，可以使用。
【Pandas数据处理100例】（二十七）：Pandas修改每列的数据类型
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11-29 803
大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~ ✨🚨 我的项目环境：有时针对不同的任务需求，我们需要修改我们的DataFrame中列的数据类型，尤其是做机器学习的朋友更会碰到这个问题，常常会需要将一些 类型数据转成 型数据，这时可以使用Pandas中的 方法来解决。 这里我们定义了一个DataFrame，每列的数据类型为object，也就是字符串类型，我们期望将年变成float，
在pandas中更改列类型
最新发布
liluo0815481的博客
02-25 1313
在 pandas 中有四个主要选项来转换类型：将非数值对象（如字符串）转换为整数或浮点数的最好方法是使用 中的 函数。这个函数会尝试将非数值对象（如字符串）转换为适当的整数或浮点数。 的输入可以是一个 或者一个 的单列。 可以看到，返回了一个新的 。你可以将其赋值给一个变量或列名以便继续使用： 你也可以使用 方法来转换 的多列： 或者只转换特定的列： 只要你的值都可以被转换，这可能就是你需要的所有操作。但如果有些值无法转换为数值类型怎么办？ 接受一个 关键字参数，允许你强制非数值值为 ，或者简
pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式
01-02
下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式，具体内容如下所述： 我们在调bug的时候会经常查看、修改pandas列数据的数据类型，今天就总结一下： 1.查看：    Numpy和Pandas的查看方式略有不同，一个是dtype,一个是dtypes print(Array.dtype) #输出int64 print(df.dtypes) #输出Df下所有列的数据格式 a:int64,b:int64 2.修改 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('000917.csv',encoding='
（python）pandas修改数据类型
MARST.ZHANG的博客
08-05 4860
pandas库计算数据常常需要先预处理,修改数据的类型. 常用的方法有astype， to_numeric，to_datetime等函数方法.做个记录,方便下次使用.
Pandas变更数据类型
weixin_57753116的博客
09-14 4033
场景：在通过 Pandas 读取数据时，经常因为数据类型被改变，如分类用的数字时间202309被当做数值来显示202.309k ，或长ID字段被判定为数值类型导致ID长度溢出被截取，因此需要对Pandas读取数据后再转换成后续方便处理的字段类型。Pandas 提供了多种方法来改变 DataFrame 中字段（列）的格式，包括数据类型、日期时间格式、数字格式等。
pandas更改列数据类型
09-13
在pandas中，更改DataFrame列的数据类型是通过`astype()`函数来实现的。这个函数可以将DataFrame中的列转换为指定的数据类型。例如，如果你想要将某个列的数据类型从`int`转换为`str`，或者从`float`转换为`int`，都...
pandas中的更改数据类型
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KJ.JK
11-17 1万+
         在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。针对这种问题，既可以创建Pandas对象时明确指定数据的类型，也可以使用astype()方法和to_numeric()函数进行转换，具体如下。 一、通过astype()方法强制转换数据的类型     &nbs
Pandas修改每列的数据类型
YovcGit的博客
09-26 248
在数据处理和分析中，经常需要对数据进行类型转换以满足特定的需求。Pandas是一个强大的Python库，提供了丰富的功能来处理和操作数据。本文将介绍如何使用Pandas来修改每列的数据类型。首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个包含数据的DataFrame对象。现在，我们有一个包含三列数据的DataFrame对象。接下来，我们将使用Pandas提供的astype()方法来修改每列的数据类型。
Pandas to_numeric
Claroja
11-14 1万+
参数 描述 arg scalar, list, tuple, 1-d array, or Series errors {‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, default ‘raise’ downcast {‘integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, ‘float’} , default None,指定转换的类型,默认返回flo...
pandas 在pandas中更改列的数据类型
guoqingru0311的博客
05-13 1555
pandas 在pandas中更改列的数据类型
用pandas.to_numeric更改一列数据类型
weixin_42610671的博客
01-10 729
可以使用 pandas 的 to_numeric 函数来更改一列数据的类型。例如，假设你有一个名为 "data" 的数据框，其中有一列名为 "col1"，你希望将其转换为数字类型。你可以使用以下代码来实现这一目的： data['col1'] = pd.to_numeric(data['col1']) 在这里，to_numeric 函数将自动检测列 "col1" 中的数据类型，并尝试将其转换为数字...
python修改字段类型_Python Pandas-将某些列类型更改为类别
weixin_39872044的博客
12-10 412
I have fed the following CSV file into iPython Notebook:public = pd.read_csv("categories.csv")publicI've also imported pandas as pd, numpy as np and matplotlib.pyplot as plt. The following data types...
【冰糖Python】Pandas：DataFrame 修改单列的数值类型
冰糖的小屋
04-01 6786
在创建DataFrame时只能指定整个数据框的类型， 需要指定单列的数据类型时需要用到 to_numeric() 方法
在 Pandas 中更改列的数据类型
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06-03 1094
import pandas as pd import numpy as np a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) df.dtypes 0 object 1 object 2 object dtype: o...
pandas修改某列数据类型
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11-24 5421
df[[‘col_name’]]= df[[‘col_name’]].values.astype(int/float/str)
python+re正则表达式匹配指定10位整数 \ 小数 \ 整数
weixin_42636075的博客
04-04 2028
python+re正则表达式匹配整数和小数 re匹配整数可指定位数 re匹配小数
pandas--设置字段类型
这个人很蓝
05-17 1620
和numpy中的astype函数一样 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'age': [11.1, 22.3]}) print(df) >>> age 0 11.1 1 22.3 df['age'] = df['age'].astype(int) print(df) >>> age 0 11 1 22
Pandas更改列类型
weixin_43326122的博客
06-13 1084
先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型？例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类
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