更改dataframe列中的值类型
是指将dataframe中某一列的数据类型进行转换。这在数据处理和分析中非常常见，可以根据具体需求将列中的值类型转换为其他类型，如字符串、整数、浮点数等。
在Python中，可以使用pandas库来操作dataframe，并使用astype()方法来更改列的值类型。具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建dataframe：假设我们有一个名为df的dataframe，其中包含一个名为column_name的列。
- 使用astype()方法更改列的值类型：
df['column_name'] = df['column_name'].astype(new_type)
在上述代码中，new_type是你想要将列的值类型更改为的类型，例如str、int、float等。
更改dataframe列中的值类型的优势是可以根据需要对数据进行灵活的处理和分析。例如，将字符串类型的列转换为数值类型，可以进行数值计算和统计分析；将数值类型的列转换为字符串类型，可以方便地进行字符串操作和文本处理。
以下是一些常见的应用场景和推荐的腾讯云相关产品：
- 数据清洗和预处理：在数据分析和机器学习任务中，常常需要对数据进行清洗和预处理，包括更改列的值类型。腾讯云的数据处理服务TencentDB、数据仓库服务Tencent Cloud DWS等可以帮助用户高效地进行数据清洗和预处理。
- 数据分析和可视化：更改列的值类型是进行数据分析和可视化的基础步骤之一。腾讯云的数据分析服务Tencent Cloud DLA、可视化工具Tencent Cloud Quick BI等可以帮助用户进行数据分析和可视化。
- 机器学习和人工智能：在机器学习和人工智能任务中，数据预处理是非常重要的一步，包括更改列的值类型。腾讯云的机器学习平台Tencent Cloud ML-Platform、人工智能开发平台Tencent Cloud AI-Platform等可以帮助用户进行机器学习和人工智能任务。
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行。
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1回答
我有两个数据文件，叫做dataframe A和dataframe B。
A
id| column1 |column2
3 | 439 | 2398
41| 498 | 34
2 | 233 | 43
B
column1 |column2
439 | 2398
498 | 56
233 | 43
我想根据dataframe A中的id将一个id列分配给dataframe B。如果在dataframe A和datafr
浏览 1提问于2018-10-02得票数 2
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让我们创建一个空的DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['member', 'total'])
如果我们将数据添加到df和df.append()中
df = df.append({'member': 'some_string', 'total': pd.Timedelta(...)}, ignore_index=True)
我们将自动获得member列的对象dtype和total列的timedelta64ns dtype。
现在，让我们
浏览 2提问于2016-01-12得票数 1
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我试图将DataFrame列中的数字类型从整数更改为浮点数。这样做应该很简单，但不起作用。数据类型仍然是整数。我遗漏了什么？
In [2]: using DataFrames
df = DataFrame(A = 1:4, B = ["M", "F", "F", "M"])
Out [2]: 4x2 DataFrame
| Row | A | B |
|-----|---|-----|
| 1 | 1 | "M" |
| 2 | 2 | "F" |
| 3 | 3 | "
浏览 4提问于2015-02-27得票数 7
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对于pandas (v0.18.0)似乎正在为DataFrame的values属性执行的一些“幕后”转换，我遇到了一些困难。我有一个如下所示的数据集：
data = [(1473897600000000, 9.9166, 1.8621, 15),
(1473897660000000, 19.9166, 3.8621, 20),
(1473897720000000, 29.9166, 5.8621, 25),
(1473897780000000, 39.9166, 7.8621, 30)]
每个元组的第一个元素表示以微秒为单位的POSIX UT
浏览 0提问于2016-09-30得票数 2
2回答
无法从字典中打印月份值
、、、、
我正在尝试从这个字典中打印月份名，它在代码之前就已经定义好了：
month_index = { '1': 'January',
'2': 'February',
'3': 'March',
'4': 'April',
'5': 'May',
'6': 'J
浏览 1提问于2020-06-10得票数 0
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我有一个DataFrame，它有几个不同的列。不同列中的数据具有不同的类型。
我希望将一个函数应用于其中一个列中的数据，并返回相同的DataFrame，但在应用该函数的列中有新的值。
示例：
如果DataFrame是
Letters Numbers Bools
0 a 1 True
1 b 2 False
在应用了一个函数之后，我想得到：
Letters Numbers Bools
0 a 11 True
1 b 12 False
浏览 3提问于2015-03-11得票数 1
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3回答
我使用以下代码用中值更新R中的dataframe中的列。这可以很好地工作，但我希望能够从程序的其他部分调用它作为函数，传递其他数据帧和列。 medianVal <- median(df$column, na.rm = T)
df$column[is.na(df$column)] <- medianVal 我尝试使用的代码的逻辑是传递DataFrame和列，获取中间值，更新并返回数据帧 updateWithMedian <- function(DataFrame, Column)
{
medianValue <- median(Column, na.rm = T)
浏览 12提问于2020-04-16得票数 1
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我有一个混合数据类型的数据格式。我希望创建一个函数，该函数遍历所有列，并将包含True/False的任何列转换为int32类型的0/1。我尝试了下面的lambda函数，其中d是我的dataframe：
f = lambda x: 1 if x==True else 0
d.applymap(f)
这不起作用，它也将我的所有非布尔列转换为0/1。是否有一种好的方法来遍历dataframe，让所有东西都保持不变，除了布尔列，并将它们转换为0和1？任何帮助都是非常感谢的！
浏览 0提问于2019-05-20得票数 1
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我对Spark的dataframe .as[]函数有点困惑，在它的文档中说
返回每个记录都映射到指定类型的新数据集。
但是，例如，如果我这样做了：
case class Person(id: Int, name: String)
case class NewPerson(id: Int)
val person1 = Person(1, "a")
val df = Seq(person1).toDF()
val ds = df.as[NewPerson]
我得到的ds数据集仍然有类Person的两列id和name。我希望只有类id列的NewPerson。
这个函数在这里
浏览 0提问于2021-11-20得票数 1
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我需要在dataframe列中将整数转换为datetime对象，该列具有混合数据类型。要知道是否应用该函数，我需要引用不同的列。 我已经能够通过将数据帧转换为字典并遍历它来解决这个问题，但是当数据变得太大时需要花费太长的时间。 当我尝试使用.loc和.map解决这个问题时，只有当我没有设置相等时，它才会给出正确的输出。 这是我的数据框架。 df = pd.DataFrame([
{'data' : 'abc', 'type': 'string'},
{'data' : 1559347200000,
浏览 11提问于2019-06-04得票数 1
3回答
df = pd.DataFrame({'b':[False,True,False,True,False]})
# changes all False values to NaN
df.loc[~df['b'], 'b'] = np.nan
print(df.to_dict())
# {'b': {0: nan, 1: 1.0, 2: nan, 3: 1.0, 4: nan}}
由于loc只更改列中的特定值，因此我希望出现类似于{'b': {0: nan, 1: True, 2: nan, 3: True, 4:
浏览 2提问于2018-07-13得票数 2
我使用的dataframe有分类列和数值列。例如：
a b
1 1
1.35 2
2.42 3
3 3
让我们假设b是数值分类列。但有时某些索引可能会被删除。因此，在这种情况下，我需要填充已删除的索引。如果我知道该列是分类的，那么我将用前一列的值填充空列。那么，我如何理解这个专栏是明确的还是不明确的呢？提前谢谢。
浏览 1提问于2020-02-19得票数 1
2回答
下面是我遇到问题的代码部分：
for x in range(len(df['Days'])):
if df['Days'][x]>0 and df['Days'][x]<=30:
b = df['Days'][x]
b
我得到的输出是b= 14，这是if语句保存在dataframe列中的最后一个值。我试图让if语句所在列的所有值都保存在"b“中，而不仅仅是最后一个值。
浏览 0提问于2019-03-05得票数 0
在pandas 0.23.0和python 3.6.5中，我看到了在DataFrame上使用iloc[int]时不理解的行为。
如果DataFrame只有一列，并且该列的类型是“category”，则iloc[int]将返回标量值而不是系列。
当"answer“列是一个对象数据类型时，我会得到一个预期的Series：
>>> df = pandas.DataFrame({'answer': ['no', 'no', 'yes']})
>>> df['answer'] =
浏览 1提问于2018-08-24得票数 0
5回答
我在dataframe上运行'describe()‘，只得到int列的摘要(熊猫14.0)。
文档指出，对于最常见值的对象列，将返回更多的统计信息。有什么不对的？(顺便说一句，没有返回错误消息)
编辑：
我认为这就是如何将函数设置为在dataframe中的混合列类型上的行为。尽管文档没有提到这一点。
示例代码：
df_test = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]})
df_test.dtypes
df_test.describe()
df_test['$a'] = df_test['
浏览 2提问于2014-07-02得票数 73
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我正在尝试在一个pandas DataFrame中生成一个新列，该列与另一个pandas DataFrame中的值相等。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaNs。
首先，我使用API调用来获取一些数据，'mydata‘DataFrame是按日期索引的一列数据。
mydata = Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],
trim_start="2001-04-01", trim_end="2014-03-31",
collapse
浏览 1提问于2014-10-07得票数 26
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3回答
在我的DataFrame中，有一些列分别包含null和NaN的值，例如：
df = spark.createDataFrame([(1, float('nan')), (None, 1.0)], ("a", "b"))
df.show()
+----+---+
| a| b|
+----+---+
| 1|NaN|
|null|1.0|
+----+---+
它们之间有什么不同吗？如何处理它们呢？
浏览 0提问于2017-05-10得票数 30
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1回答
我有一些作为csv从excel电子表格导入的数据。我使用Pandas创建了一个dataframe，并希望更改一个特定的列。该列包含字符串，如"5.15.1.0.0“。我想改变这些字符串，使之像"5.15100“一样浮动。
到目前为止，我已经尝试使用“替换”方法来更改该列中的每个实例：
df['Fix versions'].replace("5.15.1.0.0", 5.15.1.0.0)
然而，这是行不通的。在调用替换方法之后，当我重新打印dataframe时，它会显示相同的dataframe，其中没有进行任何更改。是否可以使用替换将字符串更改为
浏览 14提问于2022-11-29得票数 0
1回答
默认情况下，我将原始数据加载到我的hive表中，所有列都是字符串。现在，我需要更改hive表的数据类型，以导出到SQLServer。当类型转换为单元列时，空字段返回'NULL'，尝试将蜂窝表加载到dataframe中并对列进行类型化，但仍然对空字段返回'null‘。SQLserver无法识别这样的值。
当我从hive或dataframes获得数据时，有人能提出避免显示“null”值的解决方案吗？
浏览 1提问于2018-05-30得票数 1
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1回答
我有一个包含目标列(二进制)和一个分类列的数据，我想对它们进行评估，并为每个类别查看按目标分组的观察所占的百分比(例如，"a“显示了一个列，该列表示它有23%的正事件，10%的负数都存放在同一栏中)。
现在的问题是，我还想一起评估不同的数据格式，并为每个dataframe创建一个列。我已经将它们连接在一个单一的dataframe中，这样我就可以在Seaborn中使用hue，但是我不能从组中传递多个索引。
这是dataframe的一个小例子：
df = pd.DataFrame({"col": ["a", "b", "a",
浏览 3提问于2022-01-23得票数 0
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1回答
我正在尝试从endResult dataframe的“问题”列中获取数据，并将其放入df中的“Sprint”列中。当我运行这段代码时，它会返回一个dataframe，其中包含在df中的“Sprint”列的每一行中插入“issues”列的第三个条目。
for i, r in endResult.iterrows():
j = endResult['issues'][i]['key']
for x, y in df.iterrows():
df['Sprint'][x] = j
我得到的是：
冲刺
0 SPGC-9445
1 SPGC
浏览 6提问于2017-06-07得票数 0
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2回答
我使用熊猫read_sql_query将MySQL数据库表中的数据读取到熊猫数据中。此表中的某些列具有所有空值。对于这些列，熊猫数据栏没有一行包含任何内容。对于所有其他列，dataframe包含有空值的NaN。有人能解释为什么所有空列都不返回吗？我如何确保我有所有的NaNs，希望不进行手动转换？我要补充的是，造成这个问题的两个列是浮动列，第三个列是类型为double，
编辑
下面是一个例子。pef和fer列包含数据库中的所有NULLS。
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
import math
querystr
浏览 0提问于2018-11-15得票数 7
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我在目标表中有一个固定的火花DataFrame订单：
目标(col1字符串、col2 int、col3字符串、col4 double)
现在，如果源数据以混乱的顺序出现：
源(col3字符串、col2 int、col4 double、col1字符串)。
如何使用DataFrame重新排列源DataFrame以匹配目标DataFrame的列顺序？
源应该重新排序，如下所示，以匹配目标DataFrame：
输出：
更新的源(col1字符串、col2 int、col3字符串、col4 double)
设想2：
源Dataframe =a，c，d，e
目标数据=a，b，c，d
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
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3回答
我有一个具有以下结构的JSON流，该流被转换为dataframe
{
"a": 3936,
"b": 123,
"c": "34",
"attributes": {
"d": "146",
"e": "12",
"f": "23"
}
}
dataframe显示函数将导致以下输出
sqlContext.read.json(jsonRDD).show
+----+-------
浏览 6提问于2016-07-10得票数 0
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1回答
我希望将dataframe中的factor列的内容从小写转换为大写。函数toupper(dataframe$columnname)以大写形式打印内容，但实际上似乎对内容没有任何影响。当我使用级别( dataframe $columnname)检查或者只是直观地检查dataframe时，内容仍然是小写的。我做错了什么？
浏览 1提问于2018-04-14得票数 0
1回答
考虑一下pd.DataFrame df
df = pd.DataFrame([
[1.0, 1.5],
[2.2, 3.0]
])
如果元素是相等的，我想将它们向下转换为int。据我所知，每一列都将以对象类型结束。没关系。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 2 columns):
0 2 non-null object
1 2 non-null object
dt
浏览 1提问于2016-11-11得票数 2
回答已采纳
以下pyspark命令 df = dataFrame.groupBy("URL_short").count().select("URL_short", col("count").alias("NumOfReqs")) 创建了以下结果。 |URL_short |NumOfReqs|
+-----------------------------------------------------------------------------------------+---------+
|http1 | 500 |
|h
浏览 19提问于2018-12-18得票数 1
回答已采纳
我有在列表中有值的dataframe列，如果它们在其他dataframe中，希望添加带有筛选值的新列。
df：
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,5,7,9],'b':[[10,1,'xxx'],[],[1,2,3],[5],[25,27]]})
**a**|**b**
:-----:|:-----:
1|[10, 1, 'xxx']
2|[]
5|[1, 2, 3]
7|[5]
9|[25, 27]
df2：
df2 = pd.DataFrame({'d':[324,21,4353,345,
浏览 3提问于2021-04-15得票数 1
回答已采纳
我知道这个问题之前发布了更多的次数，但我几乎没有怀疑。我有一个datetime.date (例如mydate = date(2014,5,1))，我将其转换为字符串，然后在DB中另存为表中的列(dtype:object)。现在，我想在DB中将日期存储从文本更改为时间戳。我试过了， 例如。我的桌子是tab1。我在python中将其读作dataframe df。 # datetime to timestamp
df['X'] = pd.to_datetime(mydate) 当我在python编辑器df.info()中检查数据类型时，X的数据类型是datetime64ns，但当我
浏览 118提问于2020-10-15得票数 0
我正在与pandas在ETL管道中工作，并且我正在超出我的计算机的内存使用量。
我正在阅读Python中的内存使用情况，当我创建一个pandas Dataframe时，我不明白内存使用是如何工作的，我为这个Dataframe指定了一个名称，并且我使用相同的名称进行一些转换或向其中添加更多列。
例如：
df = pd.DataFrame(
{
'column1': [1,2]
,'column1': ['a','b']})
如果现在我想要向此Dataframe添加另一列：
df['column3'] = 1
用于第一
浏览 1提问于2020-11-23得票数 0
1回答
我有一只熊猫DataFrame，df，我把它变成了DataFrame，dask_df
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame.from_dict({'col1':[1,2,3], 'col2':[2,3,4]})
dask_df = dd.from_pandas(df, npartitions=1)
当我把dask_df的索引变成熊猫的数据后，我检查了一下，看看：
dask_df.compute().index # RangeIndex(start=0, stop=3,
浏览 1提问于2019-09-16得票数 1
我需要使用python中的pyspark将一个数据帧的多个列合并成一个单独的列，并使用list(或tuple)作为该列的值。
Input dataframe:
+-------+-------+-------+-------+-------+
| name |mark1 |mark2 |mark3 | Grade |
+-------+-------+-------+-------+-------+
| Jim | 20 | 30 | 40 | "C" |
+-------+-------+-------+-------+-------+
|
浏览 2提问于2017-06-19得票数 12
1回答
我有一个dataframe，并且想要添加一个空白列。如果是为了数字，我会使用df["new_column"] = pd.np.nan。但是，如果我希望列(a)包含字符串，并且(b)可以使用pd.isnull()进行筛选，该怎么办呢？还有比df["new_column"] = ""更好的主意吗？
浏览 1提问于2020-02-20得票数 1
1回答
我有一个有12栏的熊猫数据。用海运的热图绘图时，只显示9列。其中三张(“卡”、“主人”、“自拍”)不见了。
我用于绘图的代码是：
sns.heatmap(data.corr(),xticklabels=True, yticklabels=True)
其中，data是我的dataframe的名称，缺少这3列，使用以下代码将其从字符串转换为数字：
data.selfemp[data.selfemp == 'yes'] = 1
data.selfemp[data.selfemp == 'no'] = 0
data.card[data.card ==
浏览 1提问于2018-07-05得票数 3
我有一个包含键-值对的pandas Series，其中键是我的pandas DataFrame中列的名称，值是DataFrame中该列的索引。
例如：
系列：
然后在我的DataFrame中：
因此，从我的DataFrame中，我希望从'A‘的DataFrame中提取索引12处的值，即435.81。我想将所有这些值放入另一个序列中，所以类似于{ 'A'：435.81，'AAP'：468.97，...}
我的声誉很低，所以我不能将我的图片作为图片发布，而不是链接(有人能帮我解决这个问题吗？谢谢！)
浏览 30提问于2017-08-15得票数 0
2回答
这是一个相当不标准的问题。出于教育目的，我尝试在csv文件中创建一个混合类型的列，以便在pandas DataFrame中导入数据集时收到一条警告消息，并在以后处理该列以显示它是如何完成的。
问题是，我在Excel的字符串列中键入0，保存它并关闭文件，但聪明的熊猫仍然将该列作为字符串列导入，因此它不会检测到其中是否确实存在浮点数。
我还尝试使用astype('float')、导出和重新导入来更改pandas中仅这些0的格式。还是不管用。
有没有人知道如何创建一个pandas将读取混合类型的列？
提前感谢！
浏览 8提问于2020-02-09得票数 0
2回答
我在Scala中有一个列名列表，如下所示
var cols = List("col1", "col2", "col3","col4")
另外，我有一个包含这些列的数据框架，但都是字符串。现在，我想通过迭代dataframe的列表或列来转换dataframe的列，因为我的列列表非常大，而且我不能使用这么多的.withColumn参数。
提前谢谢
浏览 5提问于2016-01-28得票数 3
回答已采纳
我手头有一个数据集，其中有一列字符串格式的DateTime，例如。
a = 'Tue Sep 22 1998 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)'
A只是该列中的一个值。
如果我在Azure Machine Learning Studio中使用元数据编辑器，它将无法工作，并会抱怨它无法进行转换(从String到DateTime)。我猜这与格式有关。所以我尝试了以下几种方法：
a = str(a)[:10]+','+str(a)[10:15]
#'Tue Sep 22, 1998'
现在.N
浏览 1提问于2015-03-21得票数 3
2回答
熊猫数据填充多列
、、
我怎样才能在熊猫的多个栏目中应用“填充”呢？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2, 3],[4,5,6], [6,7,8], [11,22,33]], columns=['A', 'B', 'C'])
df[['A','B']].convert_dtypes(convert_string=True)
df[['A','B']] = df[['A','B']].str.apply(lambda x: x
浏览 1提问于2021-01-13得票数 0
有人能帮我组合/Union 2的数据，谁有不同的形状与不同的列名称。
如您所见，1 dataframe为3列，而第2 dataframe仅包含1列。
我想将dataframe02clientid列放在dataframe01Turtlemint profile_id列下面，并创建具有垂直名称的新列，并根据我们在图像中提到的第一个dataframe列下的所有值创建值为Life。
我怎样才能做到这一点？
浏览 12提问于2022-08-23得票数 -1
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我有一个包含两列的dataframe。
然后定义一个条件语句。(如果第一列中的值较大或等于13，则将第二列中存储的值更改为“ON”。)
因此，如果发生了更改，我希望将数据存储到.csv文件中。(根据比较)
import pandas as pd
data = {'numbers': [11, 12, 13, 14, 15],
'switch' : ['OFF', 'OFF', 'OFF', 'OFF', 'OFF']}
df = pd.DataFrame(da
浏览 2提问于2021-10-03得票数 2
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1回答
我正在使用以下内容阅读Pandas Dataframe：
df = pd.read_csv('../table.csv.gz', nrows=10000,
index_col=False, engine='c',
true_values=[b'1'], false_values=[b'0'],
usecols=usecols, dtype=dtype)
我收到以下警告：
DtypeWarning: Columns (5,2397,
浏览 0提问于2017-04-29得票数 1
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1回答
我有一个dataframe a，它有id和date列，还有第二个dataframe b，它的第一列是id。对于b中的每一行，我尝试用相同的id查找a中的所有行，然后找到日期的最小值。我使用下面的代码，但是当我运行它时，我得到的是一个数字，而不是日期。我想知道是否有人能帮我这个忙。
class(a$date)
# "Date"
funP <- function(x){
b <- subset(a, id==x[1])
min(b$date)
}
f <- apply(b, 1, funP)
class(f)
# "numeric"
浏览 3提问于2014-06-27得票数 2
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我有两个数据格式，其中有一个名为“美国邮政国家代码”的列，我正试图将它们合并到该列中，形成一个新的数据格式。问题是，列在第一个dataframe中有一个对象dtype，在第二个dataframe中有一个int64数据类型。
我尝试用对象dtype将列更改为int64
Enterprise3['US Postal State Code']=Enterprise3['US Postal State Code'].astype(int)
然而，我得到了一个错误，说明
ValueError: invalid literal for int() with base
浏览 5提问于2022-11-18得票数 0
有没有一种更好的方法来保持numpy数组的数据类型固定为int (或int64或其他任何类型)，同时内部仍有一个元素列为numpy.NaN
特别是，我正在将内部数据结构转换为Pandas DataFrame。在我们的结构中，我们有整数类型的列，它们仍然有NaN(但是列的dtype是int)。如果我们把它变成一个DataFrame，它看起来会把所有的东西都转换成一个浮点型，但我们真的很想成为int。
有什么想法？
尝试过的：
我尝试在pandas.DataFrame下使用coerce_float=False下的from_records()函数，但没有帮助。我还尝试在NaN fill_value中
浏览 330提问于2012-07-19得票数 190
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我有一个pandas DataFrame df，它有一个列tokens，它是一种object数据类型，用于存储来自应用程序的标记化短语列表。我正在尝试使用布尔值为每一行创建另一列，如果tokens中的列表至少包含以下列表中名为synonyms的一个单词，则布尔值将为True。
我已经定义了一个名为has_item(x)的函数，该函数适用于我定义的列表，比如my_list，但是当我尝试将该函数应用于存储标记化响应的列时，该函数不起作用，这将创建我需要的新列。这就是代码的样子。
my_list = ['completing', 'degree', 'heal
浏览 1提问于2020-07-30得票数 0
1回答
在某些情况下，单元格的格式(int、float等)在通过行访问时会丢失。
在该示例中，第一列具有整数，第二列具有浮点数。但是111被转换为111.0。
dfA = pandas.DataFrame({
'A': [111, 222, 333],
'B': [1.3, 2.4, 3.5],
})
# A 111.0
# B 1.3
# Name: 0, dtype: float64
print(dfA.loc[0])
# <class 'numpy.float64'>
print(type(dfA.l
浏览 6提问于2022-12-04得票数 0
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2回答
我将数据加载到dataframe：
dfzips = pd.read_excel(filename_zips, dtype='object')
Dataframe有值为: 00590的列
在加载数据后，我得到了这个作为590。
我试过了dtype='object'。帮不了我。
浏览 1提问于2022-05-27得票数 0
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11回答
更改pandas中的列类型
、、、、
我希望将一个表示为列表列表的表转换为Pandas DataFrame。举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)
将列转换为适当类型的最佳方法是什么?在本例中，将列2和列3转换为浮点数？有没有一种方法可以在转换为DataFrame时指定类型？或者更好的做法是先创建DataFrame，然后遍历这些列以更改每
浏览 5提问于2013-04-09得票数 1155
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我想知道如何计算这些列的百分比，并将其保存在它旁边的一个新列中N次。示例
d1 = [['0.00', '10','11','15'], ['2.99', '30','40','0'], ['4.99', '5','0','2']]
df1 = pd.DataFrame(d1, columns = ['Price', '1','2','3'
浏览 1提问于2019-09-06得票数 1
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