我在Pandas中读入了一个SQL查询，虽然这些值是字符串、日期和整数，但它们以dtype 'object‘的形式传入。我能够将date 'object‘转换为Pandas datetime dtype，但在尝试转换字符串和整数时遇到错误。date object dtype: object 将</e
浏览 1825提问于2016-08-27得票数 79
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我正在尝试将Pandas DataFrame中的字符串列转换为数字列。我使用以下DataFrame：import numpy as np
d = {'col1': ['1', '2'], 'col2': ['5', str(np.nan从int转换为int，将col2转换为f
浏览 26提问于2020-03-04得票数 2
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2014-01-15 2014-01-15 2014-01-15val_int1 1 1 1 1import pandas as pddf = pd.DataFrametest"df['
浏览 4提问于2014-05-05得票数 0
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import pandas as df我使用转换器将csv17 columns):转债名称 239 non-null object
现价 239 non-null float64dtypes: float64(10), <em
浏览 31提问于2020-02-21得票数 4
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我能够将pandas timestamp类型的numpy数组列转换为int数组：import pandas as pd
a[:,0] = a[:,0].astype('datetime64').astype(np.int64)#[1547184601000000, 5.1]
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
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我正在阅读s3键，并使用熊猫将其转换为拼花。在转换成拼花之前，我正在进行类型转换，这样pyarrow就可以正确地推断模式。代码片段如下所示：buf = pa.BufferOutputStream()
pq.write_table(table, buf, compression=
浏览 0提问于2019-08-30得票数 4
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我有一个数据框，其中列中的所有数据都是object类型。现在，我想使用astype()函数将所有对象转换为数值类型，但我不想这样做->df.apply(pd.to_numeric)
但是我想使用.astype()来实现这一点，有没有其他方法可以代替使用df.apply()，并且仍然
浏览 0提问于2020-07-13得票数 0
我正在尝试将数字字符串写入csv，并将其作为稍后的数据读取。但是，熊猫在读取object类型时自动将字符串转换为int64类型。df = pandas.DataFrame({'col1':['00123','00125']}) df.to_csv('test.csv',index=False)
new_df =
浏览 0提问于2019-07-10得票数 0
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有一个X DataFrame。我想这样做a，b，c。b=array([6,7,8,9,10])但是，当我运行下面的代码时，我有个错误我应该更改这个部分np.array(X)而不是a，b，c，因为我使用的是包代码。但我
浏览 3提问于2021-02-07得票数 2
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它被表示为具有dtype=float64的系列。我想将其转换为dtype=object系列，其中整数项存储为Python ints，空项存储为np.nans。i = s.notnull()
ty
浏览 0提问于2017-09-07得票数 4
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我使用Pandas/Python将查询日志作为表导入到数据框架中，如下所示：q_data_1 = pd.read_table('table_data.txt',中的新闻”)
目前，所有列的d类型都是“object如何将dtype的col 2转</e
浏览 0提问于2013-05-24得票数 0
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将Python列表转换为熊猫系列
、、、、
将Python字符串列表转换为pd.Series对象的方法是什么？
(熊猫系列对象可以使用tolist()方法转换为列表--但是如何进行反向转换？)
浏览 2提问于2014-02-08得票数 58
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我尝试计算datetime64类型熊猫序列的floor，以获得'1D'，'1H'，'15min'，'5min'，'1min‘间隔的pandas.Timestamp.round('15min')等价物。如果我直接将datetime64转换为pandas时间戳，我就可以做到：
pd.to_datetime(df.DATA_CZAS.to_numpy()).floor('15min'
浏览 2提问于2020-09-08得票数 0
我将该表加载到pandas中，如下所示： import pandas as pdA B CDNan 2.3 3-08-1997 ram
2 nan 2-03-1997 pam 然后我将替换NaN值 df=df.fillna(method='ffill') 然后，我使用以下命令将列转换为
浏览 53提问于2021-01-01得票数 0
.>>> ar = np.array([(1, -1), (-1, 2)], dtype=[('a', 'i2'), ('b', 'i4')])0 1 -1>>> df.dtypesb int32现在，我想说，将
浏览 8提问于2021-11-09得票数 1
首先，我生成一些随机数：import pandas as pd
printpd.Series(some_numbers)print(gb)0 0.12 0.5dtype显示BUG的简单示例s = pd.Series([.1,.2
浏览 0提问于2018-07-27得票数 10
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我想通过pandas.read_csv()从csv文件导入数据。我的数据类型是带有“”的字符串(但这些字符串是数字，表示类别)。我发现熊猫不能推断字符串为"object"类型，它推断它们为int64。见下面的例子：uid, f_1, f_22, "2", 2.3pandas.read_csv('a.csv').dtypes提供以下输出：
uid:<
浏览 5提问于2015-12-20得票数 1
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我目前对Pandas将Numpy数组转换为DataFrame的方式有一个问题。', 'string', 'float', 'nan'])
string objectdtype: object
浏览 12提问于2021-05-05得票数 0
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自动将字符串列推断为字符串
、、、、
默认情况下，pandas.read_csv()将使用dtype object读取字符串列。从pandas 1.0开始，可以将其读取为字符串数据类型。我正在读取CSV，其中大多数列都是字符串。我是否可以告诉pandas在默认情况下(尝试)将所有非数字列读取为字符串而不是对象数据类型？()))这将导致：e objectw objec
浏览 7提问于2020-01-22得票数 0
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