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  • 数据类型转换

    万次阅读 2017-06-18 10:44:23
    数据类型转换

    有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,你只需要将数据类型作为函数名即可。

    以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值。

    int(x [,base])
    将x转换为一个整数

    long(x [,base] )
    将x转换为一个长整数

    float(x)
    将x转换到一个浮点数

    complex(real [,imag])
    创建一个复数

    str(x)
    将对象 x 转换为字符串

    repr(x)
    将对象 x 转换为表达式字符串

    eval(str)
    用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象

    tuple(s)
    将序列 s 转换为一个元组

    list(s)
    将序列 s 转换为一个列表

    set(s)
    转换为可变集合

    dict(d)
    创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。

    frozenset(s)
    转换为不可变集合

    chr(x)
    将一个整数转换为一个字符

    unichr(x)
    将一个整数转换为Unicode字符

    ord(x)
    将一个字符转换为它的整数值

    hex(x)
    将一个整数转换为一个十六进制字符串

    oct(x)
    将一个整数转换为一个八进制字符串

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  • Python:数据类型转换之将Scikit-learn的Bunch数据类型转换为Pandas的DataFrame类型案例及代码实现 目录 数据类型转换之将Scikit-learn的Bunch数据类型转换为Pandas的DataFrame类型案例及代码实现 ...

    Python:数据类型转换之将Scikit-learn的Bunch数据类型转换为Pandas的DataFrame类型案例及代码实现

     

     

     

     

     

    目录

    数据类型转换之将Scikit-learn的Bunch数据类型转换为Pandas的DataFrame类型案例及代码实现

    Scikit-learn的Bunch数据类型简介

    1、diabetes_dataset数据集简介

    代码实现


     

     

     

    数据类型转换之将Scikit-learn的Bunch数据类型转换为Pandas的DataFrame类型案例及代码实现

    Scikit-learn的Bunch数据类型简介

             将Scikit-learn的Bunch类型的diabetes_dataset数据集转为Pandas的DataFrame类型的数据,以方便在pandas中操作数据。

    1、diabetes_dataset数据集简介

    .. _diabetes_dataset:
    
    Diabetes dataset
    ----------------
    
    Ten baseline variables, age, sex, body mass index, average blood
    pressure, and six blood serum measurements were obtained for each of n =
    442 diabetes patients, as well as the response of interest, a
    quantitative measure of disease progression one year after baseline.
    
    **Data Set Characteristics:**
    
      :Number of Instances: 442
    
      :Number of Attributes: First 10 columns are numeric predictive values
    
      :Target: Column 11 is a quantitative measure of disease progression one year after baseline
    
      :Attribute Information:
          - age     age in years
          - sex
          - bmi     body mass index
          - bp      average blood pressure
          - s1      tc, T-Cells (a type of white blood cells)
          - s2      ldl, low-density lipoproteins
          - s3      hdl, high-density lipoproteins
          - s4      tch, thyroid stimulating hormone
          - s5      ltg, lamotrigine
          - s6      glu, blood sugar level
    
    Note: Each of these 10 feature variables have been mean centered and scaled by the standard deviation times `n_samples` (i.e. the sum of squares of each column totals 1).
    
    Source URL:
    https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html
    
    For more information see:
    Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani (2004) "Least Angle Regression," Annals of Statistics (with discussion), 407-499.
    (https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/LARS/LeastAngle_2002.pdf)

     

     

     

     

    代码实现

    from sklearn import datasets
    import pandas as pd
    
    
    
    data_Bunch = datasets.load_diabetes()
    print(data_Bunch.DESCR)
    
    
    #Python:数据类型转换之将Scikit-learn的Bunch数据类型转换为Pandas的DataFrame类型
    def sklearnBunchData_to_df(sklearn_dataset):
        df = pd.DataFrame(sklearn_dataset.data, columns=sklearn_dataset.feature_names)
        df['target'] = pd.Series(sklearn_dataset.target)
        return df
    data_df = sklearnBunchData_to_df(data_Bunch)
    print(data_df.head())
    

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • python numpy 数据类型转换

    万次阅读 多人点赞 2018-02-07 09:44:40
    python numpy 数据类型转换 numpy数据类型转换需要调用方法astype(),不能直接修改dtype。调用astype返回数据类型修改后的数据,但是源数据的类型不会变,需要进一步对源数据的赋值操作才能改变。例如 >>> a=np....

    python numpy 数据类型转换

    numpy数据类型转换需要调用方法astype(),不能直接修改dtype。调用astype返回数据类型修改后的数据,但是源数据的类型不会变,需要进一步对源数据的赋值操作才能改变。例如

    >>> a=np.array([1.1, 1.2])
    >>> a.dtype
    dtype('float64')
    >>> a.astype(np.int16)
    array([1, 1], dtype=int16)
    >>> a.dtype
    dtype('float64') #a的数据类型并没有变
    >>> a=a.astype(np.int16) #赋值操作后a的数据类型变化
    >>> a.dtype
    dtype('int16')
    >>> a
    array([1, 1], dtype=int16)

    直接修改dtype数据会强制用新数据类型表示,并没有转换,因此输出错误数据

    >>> a=np.array([1.1, 1.2])
    >>> a.dtype
    dtype('float64')
    >>> a.dtype=np.int16
    >>> a.dtype
    dtype('int16') 
    >>> a
    array([-26214, -26215, -26215,  16369,  13107,  13107,  13107,  16371], dtype=int16)
    #原来float64相当于4个int16的位宽,这样强制转换后会将他们直接拆开成4个数,
    #因此原来的两个float64成了8个int16
    展开全文
  • SparkSql 数据类型转换

    万次阅读 2019-10-14 08:44:38
    SparkSql 数据类型转换1、SparkSql数据类型1.1数字类型1.2复杂类型2、Spark Sql数据类型和Scala数据类型对比3、Spark Sql数据类型转换案例3.1获取Column类3.2测试数据准备3.3spark入口代码3.4测试默认数据类型3.5把...



    原文作者:SunnyRivers

    原文地址:SparkSql 数据类型转换



    1、SparkSql数据类型

    1.1数字类型

    • ByteType:代表一个字节的整数。范围是-128到127
    • ShortType:代表两个字节的整数。范围是-32768到32767
    • IntegerType:代表4个字节的整数。范围是-2147483648到2147483647
    • LongType:代表8个字节的整数。范围是-9223372036854775808到9223372036854775807
    • FloatType:代表4字节的单精度浮点数 DoubleType:代表8字节的双精度浮点数
    • DecimalType:代表任意精度的10进制数据。通过内部的java.math.BigDecimal支持。BigDecimal由一个任意精度的整型非标度值和一个32位整数组成
    • StringType:代表一个字符串值
    • BinaryType:代表一个byte序列值
    • BooleanType:代表boolean值

    Datetime类型:

    • TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值
    • DateType:代表包含字段年,月,日的值

    1.2复杂类型

    • ArrayType(elementType, containsNull):代表由elementType类型元素组成的序列值。containsNull用来指明ArrayType中的值是否有null值
    • MapType(keyType, valueType, valueContainsNull):表示包括一组键 - 值对的值。通过keyType表示key数据的类型,通过valueType表示value数据的类型。valueContainsNull用来指明MapType中的值是否有null值
    • StructType(fields):表示一个拥有StructFields (fields)序列结构的值
      StructField(name, dataType, nullable):代表StructType中的一个字段,字段的名字通过name指定,dataType指定field的数据类型,nullable表示字段的值是否有null值。

    2、Spark Sql数据类型和Scala数据类型对比

    Spark sql数据类型 Scala数据类型
    ByteType Byte
    ShortType Short
    IntegerType Int
    LongType Long
    FloatType Float
    DoubleType Double
    DecimalType scala.math.BigDecimal
    StringType String
    BinaryType Array[Byte]
    BooleanType Boolean
    TimestampType java.sql.Timestamp
    DateType java.sql.Date
    ArrayType scala.collection.Seq
    MapType scala.collection.Map
    StructType org.apache.spark.sql.Row
    StructField The value type in Scala of the data type of this field (For example, Int for a StructField with the data type IntegerType)

    3、Spark Sql数据类型转换案例

    调用Column类的cast方法

    3.1获取Column类

    df("columnName")            // On a specific `df` DataFrame.
    col("columnName")           // A generic column not yet associated with a DataFrame.
    col("columnName.field")     // Extracting a struct field
    col("`a.column.with.dots`") // Escape `.` in column names.
    $"columnName"               // Scala short hand for a named column.
    

    3.2测试数据准备

    1,tom,23
    2,jack,24
    3,lily,18
    4,lucy,19
    

    3.3spark入口代码

    val spark = SparkSession
          .builder()
          .appName("test")
          .master("local[*]")
          .getOrCreate()
    

    3.4测试默认数据类型

    spark.read.
          textFile("./data/user")
          .map(_.split(","))
          .map(x => (x(0), x(1), x(2)))
          .toDF("id", "name", "age")
          .dtypes
          .foreach(println)
    

    结果:

    (id,StringType)
    (name,StringType)
    (age,StringType)
    

    3.5把数值型的列转为IntegerType

     import spark.implicits._
        spark.read.
          textFile("./data/user")
          .map(_.split(","))
          .map(x => (x(0), x(1), x(2)))
          .toDF("id", "name", "age")
          .select($"id".cast("int"), $"name", $"age".cast("int"))
          .dtypes
          .foreach(println)
    

    结果:

    (id,IntegerType)
    (name,StringType)
    (age,IntegerType)
    

    3.6Column类cast方法的两种重载

    • 第一种
      def cast(to: String): Column
      Casts the column to a different data type, using the canonical string representation of the type. The supported types are:
      string, boolean, byte, short, int, long, float, double, decimal, date, timestamp.
    // Casts colA to integer.
    df.select(df("colA").cast("int"))
    Since
    1.3.0
    
    • 第二种
      def cast(to: DataType): Column
      Casts the column to a different data type.
    // Casts colA to IntegerType.
    import org.apache.spark.sql.types.IntegerType
    df.select(df("colA").cast(IntegerType))
    
    // equivalent to
    df.select(df("colA").cast("int"))
    

    4、Spark DateType cast

    1. 配置 Spark 的默认时区config(“spark.sql.session.timeZone”, “UTC”), 最直观. 这样直接写 df.select(df.col(“birth”).cast(TimestampType).cast(LongType))
    2. 不配置 conf
    df.select(from_utc_timestamp(to_utc_timestamp(df.col("birth"), TimeZone.getTimeZone("UTC").getID), TimeZone.getDefault.getID).cast(LongType))
    

    没有配置 UTC:

    from_utc_timestamp(to_utc_timestamp(lit("2012-12-11 16:00:00"), TimeZone.getTimeZone("UTC").getID), TimeZone.getDefault.getID)
    

    配置了 UTC: 多了8小时:

    from_utc_timestamp(to_utc_timestamp(lit("2012-12-12 00:00:00"), TimeZone.getTimeZone("UTC").getID), TimeZone.getDefault.getID)
    
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