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Pandas迭代行将列的类型更改为浮点型。如何将其转换回原始类型？

在Pandas中，可以使用astype()方法将列的类型更改为浮点型。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为column_name的列，我们可以使用以下代码将其转换为浮点型：

代码语言：txt
复制
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

要将列转换回原始类型，可以使用astype()方法将列的类型更改为先前的类型。例如，如果我们要将浮点型列转换回整数型列，可以使用以下代码：

代码语言：txt
复制
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

请注意，这种转换可能会导致数据丢失或截断。因此，在进行类型转换之前，请确保了解数据的特性和需求。

关于Pandas的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的相关产品和文档：

  • 腾讯云产品：云数据库 TencentDB for MySQL（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
  • 腾讯云文档：Pandas使用手册（https://cloud.tencent.com/document/product/876/18536）
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重设索引，但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...23.分类数据类型 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。 低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。...例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库，但用它创建一些基本图形还是非常简单的。 我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。 让我们创建Balance列的直方图。...26.减少浮点数的小数点位数 Pandas的浮点数可能会显示过多的小数点。我们可以使用舍入函数轻松调整它。 df_new.round（1）＃所需的小数位数 ?

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最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

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数据分析篇 | Pandas 概览

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数据分析 | 一文了解数据分析必须掌握的库-Pandas

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Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...---- Pandas介绍 Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...用这种方式迭代 DataFrame 的列，代码更易读易懂： for col in df.columns: series = df[col] 大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构的值都是可变的...Pandas 里，绝大多数方法都不改变原始的输入数据，而是复制数据，生成新的对象。 一般来说，原始输入数据不变更稳妥。

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Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除

读取数据，以及查看数据规模、查看数据中各变量的数据类型的代码如下： # 导入第三方包 import pandas as pd # 读入外部数据 data3 = pd.read_excel(io=r'C...上述代码利用shape“方法”返回了数据集的规模，即该数据包含3000行6列；通过dtypes“方法”则返回了数据集中各变量的数据类型——除id变量和age变量为数值型，其余变量均为字符型。...直观上能够感受到一点问题，即数据类型不对，例如用户id应该为字符型，消费金额custom_amt为数值型，订单日期为日期型。如果发现数据类型不对，如何借助于Python工具实现数据类型的转换呢？...如上结果所示，三个变量全都转换成了各自所期望的数据类型。astype“方法”用于数据类型的强制转换，可选择的常用转换类型包括str（表示字符型）、float（表示浮点型）和int（表示整型）。...对于字符转日期问题，推荐使用更加灵活的to_datetime函数，因为它在format参数的调节下，可以识别任意格式的字符型日期值。

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在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...']}, dtype='object') >>> df.dtypes a object b object dtype: object 然后使用infer_objects()，可以将列’a’的类型更改为

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PySpark UD(A)F 的高效使用

由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...先看看pandas_udf提供了哪些特性，以及如何使用它。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。

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Pandas 高性能优化小技巧

在底层的设计中，pandas按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...pandas中的许多数据类型具有多个子类型，比如，float型就有float16、float32和float64子类型,分别使用了2、4、8个字节。...因为Python是一种高层、解析型语言，它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储，消耗更多的内存，并且访问速度低下。...当一列只包含有限种值时，这种设计是很不错的。当我们把一列转换成category类型时，pandas会用一种最省空间的int子类型去表示这一列中所有的唯一值。 ? object数据类型 ?

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独家 | 2种数据科学编程中的思维模式，了解一下（附代码）

原型思维模式强调 生产流思维模式强调 某部分代码的迭代速度 整体工作流程的迭代速度 更少的抽象（直接修改代码和数据类型） 更多的抽象（修改参数） 代码更松散（模块化程度低） 代码更结构化（模块化程度高）...警告信息让我们了解到如果我们在使用pandas.read_csv()的时候将low_memory参数设为False的话，数据框里的每一列的类型将会被更好地记录。...在不同的思维模式中切换 假设我们在运行函数处理所有来自借贷俱乐部的数据集的时候报错了，部分潜在的原因如下： 不同的文件当中列名存在差异 超过50%缺失值的列存在差异 数据框读入文件时，列的类型存在差异...在这种情况下，我们就要切换回原型模式并且探索更多。...： https://docs.python.org/3/library/main.html 了解如何使用Luigi来构建更复杂的、能够在云上面运行的管道 https://marcobonzanini.com

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pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

pandas 自动获取数据类型：77个浮点数，6个整数，78个对象。内存使用量为 861.8 MB。 因此我们能更好的理解减少内存的使用，下面看看pandas 是如何在内存中存储数据的。...实际上，object列的元素是存储在内存中真实值的指针。 下图展示了数值类型如何以Numpy数据存储以及如何以python内置类型存储字符串： ? 你可能注意到了，object 使用的是可变大小内存。...“对象”优化 v0.15开始，pandas 引入了 Categoricals。在低层，category 类型使用整型表示列中的值，而不是原始值。pandas 使用单独的字典来映射原始值和这些整数。...当每一列包含有限的数据时，这非常有用。当pandas转换一列为 category 类型时，pandas 会使用最节省空间的 int 子类型表示每一列的唯一值。 ?...从上述数据中可以看到，一些列的数据只包含很少的唯一值，也就是说大多数值都是重复的。 先选择一列，看看将其转换为类别类型之后会如何。使用 day_of_week 列数据，只包含了7个唯一值。

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《Pandas Cookbook》第03章 数据分析入门1. 规划数据分析路线2. 改变数据类型，降低内存消耗3. 从最大中选择最小4. 通过排序选取每组的最大值5. 用sort_values复现nl

# 数据的行数与列数 In[4]: college.shape Out[4]: (7535, 27) # 统计数值列，并进行转置 In[5]: with pd.option_context('display.max_rows...# 列出每列的数据类型，非缺失值的数量，以及内存的使用 In[7]: college.info() RangeIndex:...，RELAFFIL列变为了原来的八分之一，STABBR列只有原始大小的3% In[21]: new_mem / original_mem Out[21]: Index 1.000000...MENONLY这列只包含0和1，但是由于含有缺失值，它的类型是浮点型 In[25]: college['MENONLY'].dtype Out[25]: dtype('float64') # 任何数值类型的列...，只要有一个缺失值，就会成为浮点型；这列中的任何整数都会强制成为浮点型 In[26]: college['MENONLY'].astype('int8') # ValueError: Cannot convert

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python dtype o_python – 什么是dtype（’O’）？ – 堆栈内存溢出「建议收藏」

数据类型对象是numpy.dtype类的一个实例， numpy.dtype 更加精确地理解数据类型，包括： 数据类型(整数，浮点数，Python对象等) 数据的大小(例如整数中的字节数) 数据的字节顺序...(little-endian或big-endian) 如果数据类型是结构化的，则是其他数据类型的聚合(例如，描述由整数和浮点数组成的数组项) 结构“字段”的名称是什么 每个字段的数据类型是什么 每个字段占用的内存块的哪一部分...如果数据类型是子数组，那么它的形状和数据类型是什么 在这个问题的上下文中， dtype属于pands和numpy，特别是dtype(‘O’)意味着我们期望字符串。...df.iloc[1,:] = np.nan df.iloc[2,:] = None 但是如果我们尝试设置np.nan或None这不会影响原始列dtype。...，除非我们设置的所有列行np.nan或None 。

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