astype_astype函数 - CSDN
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  • 关于numpy的astype(bool)和astype(int)等等 import numpy as np a=[[1,2,1],[2,3,5]] b=[[0,0,0],[2,3,5]] c=np.array(a) d=np.array(b) print(c) print(d) 就是简单的把list列表转化为数组 然后看看加了.as...

    关于numpy的astype(bool)和astype(int)等等

    import numpy as np
    a=[[1,2,1],[2,3,5]]
    b=[[0,0,0],[2,3,5]]
    c=np.array(a)
    d=np.array(b)
    print(c)
    print(d)
    

    运行结果
    就是简单的把list列表转化为数组
    然后看看加了.astype(bool)是什么意思?
    正如astype的中文意思,作为布尔类型,也就是true or false
    代码如下

    import numpy as np
    a=[[1,2,1],[2,3,5]]
    b=[[0,0,0],[2,3,5]]
    c=np.array(a).astype(bool)
    d=np.array(b).astype(bool)
    print(c)
    print(d)
    

    再看看结果
    运行结果
    这下明白了吗?0代表False 非0代表True!
    那么.astype(int)是啥意思呢?
    那不就是转化为整型数据吗!True和False转化为整型数据是什么样子呢?
    不就是0和1嘛!
    代码如下:

    import numpy as np
    a=[[1,2,1],[2,3,5]]
    b=[[0,0,0],[2,3,5]]
    c=np.array(a).astype(bool).astype(int)
    d=np.array(b).astype(bool).astype(int)
    print(c)
    print(d)
    

    运行结果
    看一下,是这样的吧!
    那么astype(float)呢?是什么意思?不用我说你也知道了吧,那不明白看下面代码!

    import numpy as np
    a=[[1,2,1],[2,3,5]]
    b=[[0,0,0],[2,3,5]]
    c=np.array(a).astype(bool).astype(int).astype(float)
    d=np.array(b).astype(bool).astype(int).astype(float)
    print(c)
    print(d)
    

    运行结果
    希望可以帮助你

    展开全文
  • 数据类型,astype 转换数据类型

    千次阅读 2018-03-28 15:59:26
    import numpy as np print ('生成数组时指定数据类型') arr = np.array([1, 2, 3], dtype = np.float64) print (arr.dtype) arr = np.array([1, 2, 3], dtype = np.int32) ...print ('使用astype复制数组并...
    import numpy as np
    
    print ('生成数组时指定数据类型')
    arr = np.array([1, 2, 3], dtype = np.float64)
    print (arr.dtype)
    arr = np.array([1, 2, 3], dtype = np.int32)
    print (arr.dtype)
    print ( )
    
    print ('使用astype复制数组并转换数据类型')
    int_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    float_arr = int_arr.astype(np.float)
    print (int_arr.dtype)
    print (float_arr.dtype)
    print( )
    
    print ('使用astype将float转换为int时小数部分被舍弃')
    float_arr = np.array([3.7, -1.2, -2.6, 0.5, 12.9, 10.1])
    int_arr = float_arr.astype(dtype = np.int)
    print (int_arr)
    print( )
    
    print ('使用astype把字符串转换为数组,如果失败抛出异常。')
    str_arr = np.array(['1.25', '-9.6', '42'], dtype = np.string_)
    float_arr = str_arr.astype(dtype = np.float)
    print (float_arr)
    print()
    
    print ('astype使用其它数组的数据类型作为参数')
    int_arr = np.arange(10)
    float_arr = np.array([.23, 0.270, .357, 0.44, 0.5], dtype = np.float64)
    print (int_arr.astype(float_arr.dtype))
    print (int_arr[0], int_arr[1])  # astype做了复制,数组本身不变。

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  • astype()函数

    2020-10-24 14:47:52
    astype()函数可用于转化dateframe某一列的数据类型 如下将dateframe某列的str类型转为int,注意astype()没有replace=True的用法,想要在原数据上修改,要写成如下形式。 注意只有当该列的字符串全是由纯数字构成时...

    astype()函数可用于转化dateframe某一列的数据类型

    如下将dateframe某列的str类型转为int,注意astype()没有replace=True的用法,想要在原数据上修改,要写成如下形式。

    注意只有当该列的字符串全是由纯数字构成时才可以这样写,如果混有字母,会报错:ValueError: invalid literal for int() with base 10:

    利用int()函数转字符串也类似

    app_train[['uid','index']] = app_train[['uid','index']].astype('int')

     isdigit()用于判断一个字符串是否由纯数字构成,如果是返回True,否则False。

     

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  • python强制类型转换astype

    万次阅读 多人点赞 2019-01-08 11:58:47
    在进行将多个表的数据合并到一个表后,发现输出到...找了一些解决方法,发现用.astype('数据类型')还是挺方便的。我在输出时,将数值型的数据(int)转化成了字符串(str)。 使用方法: df.astype('数据类型') ...

    在进行将多个表的数据合并到一个表后,发现输出到EXCEL表的数据发生错误,数值型数据末尾都变成了0。这是因为excel数据超过11位,自动以科学计数法显示,其最大处理精度为15位,超过15位,以后数字自动变0。找了一些解决方法,发现用.astype('数据类型')还是挺方便的。我在输出时,将数值型的数据(int)转化成了字符串(str)。

    使用方法:

    • df.astype('数据类型')                        #改变整个df的数据类型
    • df['列名'].astype('数据类型')              #仅改变某一列的数据类型

    先来个没有使用astype转换的输出结果:

    可以看到 订单号 转单号码 都以科学计数法显示。其中订单号为18位,超过15位的显示为0。转单号码为12位,数值正确。

     插入 num=num.astype('str')这行代码,将数据转为str,输出如下:

    全部代码如下:

    #清洗台运货态表
    import pandas as pd
    import os
    file=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\货态数据清洗\台运联翘状态表')[0]#读取指定文件夹下的第一个表名
    sheets=['香港','泰国','台灣']
    D=[]
    E=[]
    for x in sheets:
    	data=pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/货态数据清洗/台运联翘状态表/'+file,sheet_name=x)
    	data.rename(columns={'訂單號':'订单号','轉單號碼':'转单号码','狀態':'状态'},inplace=True)
    	d=data[['订单号','转单号码','状态']]
    	#len(d)输出d的行数
    	#d.shape[0]#求行数
    	#d.shape[1]#求列数
    	d['地区']=x
    	d.astype('object')
    	D.append(d)
    num=pd.concat(D,axis=0)#合并list表D中的元素
    num=num.astype('str')#将整个dataframe都转换为str类型
    # num['订单号']=num['订单号'].astype('str')
    # num['转单号码']=num['转单号码'].astype('str')
    print(num.info())
    num.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\货态数据清洗\台运状态汇总.xlsx',index=False)
    

    除了用astype进行类型转换,也可以自定义函数来批量修改数据类型(通过int(),str()等直接转换)。还可以用Pandas的一些辅助函数(如to_numeric()、to_datetime())。知乎上也有人做了详细的描述,感谢作者。链接如下:

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/35287822

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  • Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-31 16:08:35
    本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。1.ndimndim返回的是数组的维度,返回的只有一个数,该数即表示数组的维度。2.shapeshape:表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。对于一维...
  • np.astype()

    万次阅读 2019-07-01 20:09:42
    1.作用:就是转换numpy数组的数据类型 举个例子 arr = np.arange((10)) print(arr, arr.dtype, sep="\n") =================================== [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32 #可以看到,他的...arr = arr.astype("f...
  • Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个:type/dtype/astype。 名称 描述 type() 返回参数的数据类型 dtype 返回数组中元素的数据类型 astype() 对数据类型进行转换 1.type()用于获取数据...
  • 方法一ndarray.astype(np.float32)方法二float_array = np.array([1.23,3.14,5.12,3.23],dtype=float)
  • python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法

    万次阅读 多人点赞 2018-09-02 16:36:40
    python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法 参考网址:https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725 本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。 1.ndim ndim...
  • 关于astype的坑

    千次阅读 2019-03-30 21:11:40
    astype并不能in place地改变一个ndarray。 例如 IN: arr = np.array([3.7,-1.2,-2.6,0.5,12.9,10.1]) OUT: array([ 3.7, -1.2, -2.6, 0.5, 12.9, 10.1]) 如果是直接输入: arr.astype(int32) 然后检查arr.dtype...
  • Numpy数据类型转换astype,dtype

    万次阅读 多人点赞 2017-09-15 10:58:33
    ndarray 数据类型 astype:1、查看数据类型In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])In [12]: arr Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])// 该命令查看数据类型 In [13]: arr.dtype Out[13]: dtype('int64')In [14]: float_...
  • 数据格式汇总及type, astype, dtype区别

    万次阅读 多人点赞 2019-08-23 10:20:02
    标签(空格分隔): python uint8在此输入正文8位的无符号整形数据取值范围从0到255 一singed与unsigned的区别 二float改变类型 643264 to 32 shape翻倍 改变类型 321632 to 16 shape翻倍 改变类型 32float32 to ...
  • Python-辨析type/dtype/astype用法

    千次阅读 2020-02-12 12:44:18
    Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个:type/dtype/astype。 名称 描述 type() 返回参数的数据类型 dtype 返回数组中元素的数据类型 astype() 对数据类型进行转换 type()用于获取数据类型 #...
  • python dataframe astype 字段类型转换

    万次阅读 2016-10-14 18:06:33
    使用astype实现dataframe字段类型转换# -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}])print df.dtypesdf['col2'] = df['col2'].astype('int...
  • 使用astype实现dataframe字段类型转换

    万次阅读 2018-01-26 19:17:56
    在有些情况下,我们需要在DataFrame类型的...Dataframe数据类型的转换需要用到astype函数。 # encoding: utf-8 import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_csv('film_log3.csv', sep=';',encoding='utf-8',
  • python 中的 type(), dtype(), astype()的区别

    万次阅读 多人点赞 2020-07-01 06:41:32
    type() 返回数据结构类型(list、dict、numpy.ndarray 等) dtype() 返回数据元素的数据类型(int、float等) 备注:1)由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型,因此不可调用dtype()函数 ...
  • 深入浅出之dtype( )和astype( )函数

    千次阅读 2018-12-25 11:34:16
    NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象(即ndarray),该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算,ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素...
  • 问题出现的背景: 今天对接别人api的时候,对方引用了kubernetes下的client-go,具体信息如下: { "ImportPath": "k8s.io/client-go/pkg/api/v1", "Comment": "v4.0.0-beta.0", "Rev": "df46f7f13b3da19b90b8b
  • numpy的astype函数

    万次阅读 2017-08-22 23:27:19
    astype函数用于array中数值类型转换
  • pandas 强制类型转换 df.astype

    万次阅读 2018-09-26 11:46:01
    import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from datetime import datetime filename='sitka_weather_2014.csv' df=pd.read_csv(filename) print(df.dtypes) df[' Min Humidity']=df[' Min ....
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astype