pandas使用dtype/dtypes修改數(shù)據(jù)類(lèi)型
更新時(shí)間：2024年06月26日 10:11:59 作者：呆萌的代Ma
在數(shù)據(jù)處理和分析中,經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行類(lèi)型轉(zhuǎn)換以滿(mǎn)足特定的需求,本文主要介紹了pandas使用dtype/dtypes修改數(shù)據(jù)類(lèi)型,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下
Pandas類(lèi)型
用法一：修改某一列的數(shù)據(jù)類(lèi)型
df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([
['a', '1', '4.2'],
['b', '70', '0.03'],
['x', '5', '0']
], columns=['one', 'two', 'three'])
df['two'] = df['two'].astype('int64') # 修改'two'列為 int類(lèi)型
| one | two | three |
|---|---|---|
| a | 1 | 4.2 |
| b | 70 | 0.03 |
| c | 5 | 0 |
用法二：修改多列的數(shù)據(jù)類(lèi)型
df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([
['a', '1', '4.2'],
['b', '70', '0.03'],
['x', '5', '0']
], columns=['one', 'two', 'three'])
df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].apply(pd.to_numeric) # 內(nèi)置函數(shù)，to_numeric() 可以將一列轉(zhuǎn)換為數(shù)值類(lèi)型，自動(dòng)判斷是 int 還是 float
類(lèi)似的內(nèi)置函數(shù)還包括：pd.to_datetime()，轉(zhuǎn)換成時(shí)間類(lèi)型datetime，還有pd.to_timedelta()轉(zhuǎn)換為時(shí)間戳類(lèi)型
到此這篇關(guān)于pandas使用dtype/dtypes修改數(shù)據(jù)類(lèi)型的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas修改數(shù)據(jù)類(lèi)型內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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