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Pandas迭代行将列的类型更改为浮点型。如何将其转换回原始类型？

在Pandas中，可以使用astype()方法将列的类型更改为浮点型。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为column_name的列，我们可以使用以下代码将其转换为浮点型：

代码语言：txt
复制
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

要将列转换回原始类型，可以使用astype()方法将列的类型更改为先前的类型。例如，如果我们要将浮点型列转换回整数型列，可以使用以下代码：

代码语言：txt
复制
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

请注意，这种转换可能会导致数据丢失或截断。因此，在进行类型转换之前，请确保了解数据的特性和需求。

关于Pandas的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的相关产品和文档：

  • 腾讯云产品：云数据库 TencentDB for MySQL（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
  • 腾讯云文档：Pandas使用手册（https://cloud.tencent.com/document/product/876/18536）
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    Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除

    读取数据，以及查看数据规模、查看数据中各变量的数据类型的代码如下： # 导入第三方包 import pandas as pd # 读入外部数据 data3 = pd.read_excel(io=r'C...上述代码利用shape“方法”返回了数据集的规模，即该数据包含3000行6列；通过dtypes“方法”则返回了数据集中各变量的数据类型——除id变量和age变量为数值型，其余变量均为字符型。...直观上能够感受到一点问题，即数据类型不对，例如用户id应该为字符型，消费金额custom_amt为数值型，订单日期为日期型。如果发现数据类型不对，如何借助于Python工具实现数据类型的转换呢？...如上结果所示，三个变量全都转换成了各自所期望的数据类型。astype“方法”用于数据类型的强制转换，可选择的常用转换类型包括str（表示字符型）、float（表示浮点型）和int（表示整型）。...对于字符转日期问题，推荐使用更加灵活的to_datetime函数，因为它在format参数的调节下，可以识别任意格式的字符型日期值。

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    pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

    pandas 自动获取数据类型：77个浮点数，6个整数，78个对象。内存使用量为 861.8 MB。 因此我们能更好的理解减少内存的使用，下面看看pandas 是如何在内存中存储数据的。...实际上，object列的元素是存储在内存中真实值的指针。 下图展示了数值类型如何以Numpy数据存储以及如何以python内置类型存储字符串： ? 你可能注意到了，object 使用的是可变大小内存。...“对象”优化 v0.15开始，pandas 引入了 Categoricals。在低层，category 类型使用整型表示列中的值，而不是原始值。pandas 使用单独的字典来映射原始值和这些整数。...当每一列包含有限的数据时，这非常有用。当pandas转换一列为 category 类型时，pandas 会使用最节省空间的 int 子类型表示每一列的唯一值。 ?...从上述数据中可以看到，一些列的数据只包含很少的唯一值，也就是说大多数值都是重复的。 先选择一列，看看将其转换为类别类型之后会如何。使用 day_of_week 列数据，只包含了7个唯一值。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...先看看pandas_udf提供了哪些特性，以及如何使用它。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。

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    # 数据的行数与列数 In[4]: college.shape Out[4]: (7535, 27) # 统计数值列，并进行转置 In[5]: with pd.option_context('display.max_rows...# 列出每列的数据类型，非缺失值的数量，以及内存的使用 In[7]: college.info() RangeIndex:...，RELAFFIL列变为了原来的八分之一，STABBR列只有原始大小的3% In[21]: new_mem / original_mem Out[21]: Index 1.000000...MENONLY这列只包含0和1，但是由于含有缺失值，它的类型是浮点型 In[25]: college['MENONLY'].dtype Out[25]: dtype('float64') # 任何数值类型的列...，只要有一个缺失值，就会成为浮点型；这列中的任何整数都会强制成为浮点型 In[26]: college['MENONLY'].astype('int8') # ValueError: Cannot convert

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