python dataframe astype 字段類型轉(zhuǎn)換方法
使用astype實(shí)現(xiàn)dataframe字段類型轉(zhuǎn)換
# -*- 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
輸出結(jié)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)
以上這篇python dataframe astype 字段類型轉(zhuǎn)換方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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