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法律研究Python - 在 Pandas DataFrame 中将一种数据类型转换为另外一种
在 Pandas 中使用 astype() 方法将一种数据类型转换为另一种。导入所需的库 -
import pandas as pd
创建 DataFrame。这里，我们有 2 列，“Reg_Price”为 float 类型，而“Units”为 int 类型 -
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
"Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
}
)
检查上面创建的列的数据类型 -
dataFrame.dtypes
将这两种类型都转换为 int32 -
dataFrame.astype('int32').dtypes
示例
以下是代码 -
import pandas as pd
# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
"Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
}
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
print"\nDataFrame Types ...\n",dataFrame.dtypes
print"\nCast all columns to int32..."
print"\nUpdated DataFrame Types ...\n",dataFrame.astype('int32').dtypes
输出
将产生以下输出 -
DataFrame ... Reg_Price Units 0 7000.50570 90 1 1500.00000 120 2 5000.00000 100 3 8000.00000 150 4 9000.75768 200 5 6000.00000 130 DataFrame Types ... Reg_Price float64 Units int64 dtype: object Cast all columns to int32... Updated DataFrame Types ... Reg_Price int32 Units int32 dtype: object
更新日期： 16-Sep-2021
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