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  • 2021-02-04 08:57:26

    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.dtypes

    df['col2'] = df['col2'].astype('int')

    print '-----------'

    print df.dtypes

    df['col2'] = df['col2'].astype('float64')

    print '-----------'

    print df.dtypes

    输出结果: col1 object

    col2 object

    dtype: object

    -----------

    col1 object

    col2 int32

    dtype: object

    -----------

    col1 object

    col2 float64

    dtype: object

    注:data type list Data type Description

    bool_ Boolean (True or False) stored as a byte

    int_ Default integer type (same as C long; normally either int64 or int32)

    intc Identical to C int (normally int32 or int64)

    intp Integer used for indexing (same as C ssize_t; normally either int32 or int64)

    int8 Byte (-128 to 127)

    int16 Integer (-32768 to 32767)

    int32 Integer (-2147483648 to 2147483647)

    int64 Integer (-9223372036854775808 to 9223372036854775807)

    uint8 Unsigned integer (0 to 255)

    uint16 Unsigned integer (0 to 65535)

    uint32 Unsigned integer (0 to 4294967295)

    uint64 Unsigned integer (0 to 18446744073709551615)

    float_ Shorthand for float64.

    float16 Half precision float: sign bit, 5 bits exponent, 10 bits mantissa

    float32 Single precision float: sign bit, 8 bits exponent, 23 bits mantissa

    float64 Double precision float: sign bit, 11 bits exponent, 52 bits mantissa

    complex_ Shorthand for complex128.

    complex64 Complex number, represented by two 32-bit floats (real and imaginary components)

    complex128 Complex number, represented by two 64-bit floats (real and imaginary components)

    以上这篇python dataframe astype 字段类型转换方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持聚米学院。

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    1astype()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
    下面是对多个字段的数据类型转换

    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
    在这里插入图片描述

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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)
    

    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
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    [Pandas] 类型转换astype()

    astype()是最常见也是最通用的数据类型转换方法

    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],
                       ['Arry','C',36,37,37,57],
                       ['Ack','A',57,60,18,84],
                       ['Eorge','C',93,96,71,78],
                       ['Oah','D',65,49,61,86]
                      ], 
                       columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])
    
    res = df.dtypes
    
    df.Q1.astype('int32').dtypes # dtype('int32')
    df.astype({'Q1':'int32','Q2':'int32'}).dtypes
    

    结果展示

    df

    res

     扩展

    # 以下是一些使用示例:
    df.index.astype('int64') # 索引类型转换
    df.astype('int32') # 所有数据转换为int32
    df.astype({'col1':'int32'}) # 指定字段转指定类型
    s.astype('int64')
    s.astype('int64',copy = False) # 不与原数据关联
    df['name'].astype('object')
    data['Q4'].astype('float')
    s.astype('datatime64[ns]') # 转为时间类型
    data['状态'].astype('bool')
    

    数据类型

    df.dtypes会返回每个字段的数据类型及DataFrame整体的类型

    如果是Series,需要用s.dtype

    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],
                       ['Arry','C',36,37,37,57],
                       ['Ack','A',57,60,18,84],
                       ['Eorge','C',93,96,71,78],
                       ['Oah','D',65,49,61,86]
                      ], 
                       columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])
    df.dtypes
    
    s = pd.Series(['One','Two','Three'])
    s.dtype
    

    结果展示

    df

    s

    当数据的格式不具备转换为目标类型的条件时,需要先对数据进行处理

    例如“89.3%”是一个字符串,要转换为数字,要先去掉百分号:

    # 将"89.3%"这样的文本转为浮点数
    data.rate.apply(lambda x:x.replace('%','')).astype('float')/100
    

    加载数据时可以指定数据各列的类型:

    import pandas as pd
    
    # 对所有字段指定统一类型
    df = pd.DataFrame(data, dtype = 'float32')
    # 对每个字段分别指定
    df = pd.read_excel(data, dtype = {'team':'string','Q1':'int32'})
    
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