Pandas DataFrame.astype()函数 | 您所在的位置:网站首页 › astype函数可以将pandas对象转换为指定的数据类型 › Pandas DataFrame.astype()函数 |
pandas.DataFrame.astype() 语法
示例代码:DataFrame.astype() 方法改变一列数据类型
示例代码:DataFrame.astype() 方法改变 DataFrame 所有列的数据类型
示例代码:DataFrame.astype() 方法改变数据类型时有异常的情况
Python Pandas DataFrame.astype() 函数将对象的数据类型改变为指定的数据类型。 pandas.DataFrame.astype() 语法 DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors="raise") 参数 dtype 我们要分配给对象的数据类型。 copy 布尔参数。当 True 时返回一个副本。 errors 它控制对所提供数据类型的无效数据引发异常。它有两个选项。raise:允许引发异常。ignore:抑制异常。如果存在错误,那么它将返回原始对象。 返回对象它返回带有数据类型的 DataFrame。 示例代码:DataFrame.astype() 方法改变一列数据类型 import pandas as pd dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95}, 'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'}, 'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}}) print("The Original Data Types of the Data frame are: \n") print(dataframe.dtypes) dataframe1 = dataframe.astype({'Attendance': 'int32'}).dtypes print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n") print(dataframe1)输出: The Original Data Types of the Data frame are: Attendance int64 Name object Obtained Marks int64 dtype: object The Modified Data Types of the Data frame are: Attendance int32 Name object Obtained Marks int64 dtype: object该函数返回了转换的数据类型。我们使用 dtypes() 函数来显示 DataFrame 中各列的数据类型。 示例代码:DataFrame.astype() 方法改变 DataFrame 所有列的数据类型我们将尝试改变给定 DataFrame 的数据类型。 import pandas as pd dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95}, 'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'}, 'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}}) print("The Original Data Types of the Data frame are: \n") print(dataframe.dtypes) dataframe1 = dataframe.astype('object').dtypes print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n") print(dataframe1)输出: The Original Data Types of the Data frame are: Attendance int64 Name object Obtained Marks int64 dtype: object The Modified Data Types of the Data frame are: Attendance object Name object Obtained Marks object dtype: object函数返回了修改后的 DataFrame,它已经将所有列的数据类型改为 object。 示例代码:DataFrame.astype() 方法改变数据类型时有异常的情况现在我们将数据类型 object 设置为 int32。函数将忽略异常,因为我们将传递参数 errors= 'ignore'。 import pandas as pd dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95}, 'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'}, 'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}}) print("The Original Data Types of the Data frame are: \n") print(dataframe.dtypes) dataframe1 = dataframe.astype('int32', errors='ignore').dtypes print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n") print(dataframe1)输出: The Original Data Types of the Data frame are: Attendance int64 Name object Obtained Marks int64 dtype: object The Modified Data Types of the Data frame are: Attendance int32 Name object Obtained Marks int32 dtype: object请注意,函数没有引发任何异常。它忽略了这个错误,因为我们将 object 转为 int32。它只是没有改变 Name 列的数据类型。 |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |