首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas:将除两列以外的所有列从字符串转换为数字?

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以方便地进行数据处理和分析。

要将除两列以外的所有列从字符串转换为数字,可以使用Pandas的astype()方法。该方法可以将Series或DataFrame中的数据类型转换为指定的数据类型。

下面是一个示例代码,演示如何将除两列以外的所有列从字符串转换为数字:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': ['1', '2', '3'],
    'B': ['4', '5', '6'],
    'C': ['7', '8', '9'],
    'D': ['10', '11', '12']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将除两列以外的所有列从字符串转换为数字
columns_to_convert = df.columns.difference(['A', 'B'])
df[columns_to_convert] = df[columns_to_convert].astype(int)

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

在上述代码中,我们首先创建了一个示例的DataFrame,其中包含了四列数据。然后,我们使用columns.difference()方法获取除了列'A'和列'B'之外的所有列,将其存储在columns_to_convert变量中。最后,我们使用astype()方法将columns_to_convert中的列从字符串转换为整数,并将转换后的结果赋值给原始DataFrame中相应的列。

这样,除了列'A'和列'B'之外的所有列就被成功地从字符串转换为数字了。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(CVM)和腾讯云数据库(TencentDB)。腾讯云服务器提供了弹性、安全、高性能的云服务器实例,可以满足各种计算需求;腾讯云数据库提供了多种类型的数据库服务,包括关系型数据库、NoSQL数据库和数据仓库等,可以满足不同的数据存储和管理需求。

更多关于腾讯云服务器和腾讯云数据库的信息,可以参考以下链接:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandas 筛选数据 8 个骚操作

loc按标签值(列名和行索引取值)访问,iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。除了可以像[]按条件筛选数据以外,loc还可以指定返回变量,行和个维度筛选。...df.loc[~df['NOX'].isin([0.538,0.713,0.437]),:].sample(5) 4. str.contains 上面的举例都是数值大小比较筛选条件,除数值以外当然也有字符串查询需求...pandas里实现字符串模糊筛选,可以用.str.contains()来实现,有点像在SQL语句里用是like。...举例如下,Sex为male当作筛选条件,cond就是一布尔型Series,非male值就都被赋值为默认NaN空值了。...所有的筛选操作都在''之内完成。 # 常用方式 train[train.Age > 25] # query方式 train.query('Age > 25') 上面的种方式效果上是一样

29510

pandas 筛选数据 8 个骚操作

loc按标签值(列名和行索引取值)访问,iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。除了可以像[]按条件筛选数据以外,loc还可以指定返回变量,行和个维度筛选。...df.loc[~df['NOX'].isin([0.538,0.713,0.437]),:].sample(5) 4. str.contains 上面的举例都是数值大小比较筛选条件,除数值以外当然也有字符串查询需求...pandas里实现字符串模糊筛选,可以用.str.contains()来实现,有点像在SQL语句里用是like。...举例如下,Sex为male当作筛选条件,cond就是一布尔型Series,非male值就都被赋值为默认NaN空值了。...所有的筛选操作都在''之内完成。 # 常用方式 train[train.Age > 25] # query方式 train.query('Age > 25') 上面的种方式效果上是一样

3.5K30
  • Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

    它们判断标准是一样,即只要条数中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。 ...(2)duplicated()方法支持从前向后( first)和后向前(last)种重复值查找模式,默认是从前向后查找判断重复值。换句话说,就是后出现相同条目判断为重复值。 ...离散点表示是异常值,上界表示异常值以外数据中最大值;下界表示异常值以外数据中最小值。   boxplot()方法,专门用来绘制箱形图。  ​...astype()方法存在着一些局限性,只要待转换数据中存在非数字以外字符,在使用 astype()方法进行类型转换时就会出现错误,而to_numeric()函数出现正好解决了这个问题。 ...哑变量又称应拟变量,名义变量,名称上看就知道,它是人为虚设变量,用来反映某个交量不间类别 ​ 使用哑变最处理类别转换,事实上就是分类变量转换为哑变最矩阵或指标矩阵,矩阵值通常用“0”或“1”表示

    5.4K00

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    二者之间主要区别是: 数据结构上看: numpy核心数据结构是ndarray,支持任意维数数组,但要求单个数组内所有数据是同质,即类型必须相同;而pandas核心数据结构是series和dataframe...,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同数据类型一致即可 numpy数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 功能定位上看: numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...仅支持数字索引,pandas种数据结构均支持标签索引,包括bool索引也是支持 类比SQLjoin和groupby功能,pandas可以很容易实现SQL这个核心功能,实际上,SQL绝大部分DQL...前者是已有的一信息设置为标签,而后者是原标签归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签,一次只能设置一信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签信息(...例如,当标签类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?

    13.9K20

    强烈推荐Pandas常用操作知识大全!

    ["变压器编号"]=='JJ2YYA'] # 提取第一中不在第二出现数字 df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])] # 查找值相等行号 np.where...# 删除所有具有少于n个非null值行 df.fillna(x) # 所有空值替换为x s.fillna(s.mean())...# 用均值替换所有空值(均值可以用统计模块中几乎所有函数替换 ) s.astype(float) # 系列数据类型转换为float s.replace...返回均值所有 df.corr() # 返回DataFrame中各之间相关性 df.count() # 返回非空值每个数据帧数字 df.max()...4) 11.replace 指定位置字符,替换为给定字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 指定位置字符,替换为给定字符串(接受正则表达式

    15.9K20

    Pandas中更改数据类型【方法总结】

    例如,上面的例子,如何2和3为浮点数?有没有办法数据转换为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类型?...但是,可能不知道哪些可以可靠地转换为数字类型。...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...例如,用对象类型创建一个DataFrame,其中一个保存整数,另一个保存整数字符串: >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1...astype强制转换 如果试图强制换为整数类型,可以使用df.astype(int)。 示例如下: ? ?

    20.3K30

    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗小贴士

    这对我们原始dataframe影响有限,这是由于它只包含很少整型。 同理,我们再对浮点型进行相应处理: 我们可以看到所有的浮点型都从float64换为float32,内存用量减少50%。...余下大部分优化针对object类型进行。 在这之前,我们先来研究下与数值型相比,pandas如何存储字符串。...当我们把一转换成category类型时,pandas会用一种最省空间int子类型去表示这一所有的唯一值。...因此,将其转换成datetime会占用原来内存,因为datetime类型是64位比特。将其转换为datetime意义在于它可以便于我们进行时间序列分析。...总结 我们学习了pandas如何存储不同数据类型,并利用学到知识将我们pandas dataframe内存用量降低了近90%,仅仅只用了一点简单技巧: 数值型降级到更高效类型 字符串列转换为类别类型

    8.7K50

    盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

    计算字符串长度 upper、lower 英文大小写转换 pad/center 在字符串左边、右边或左右边添加给定字符 repeat 重复字符串几次 slice_replace 使用给定字符串,替换指定位置字符...split 分割字符串扩展为多 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式,去字符串中匹配,返回查找结果列表 extract、extractall...melt()方法可以宽表长表,即表格型数据转为树形数据。...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外...如果想直接筛选包含特定字符字符串,可以使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址中包含“黑龙江”这个字符所有行。

    3.8K11

    1w 字 pandas 核心操作知识大全。

    ["变压器编号"]=='JJ2YYA'] # 提取第一中不在第二出现数字 df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])] # 查找值相等行号 np.where...数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 各种不同来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # CSV文件...# 删除所有具有少于n个非null值行 df.fillna(x) # 所有空值替换为x s.fillna(s.mean())...# 用均值替换所有空值(均值可以用统计模块中几乎所有函数替换 ) s.astype(float) # 系列数据类型转换为float s.replace...4) 11.replace 指定位置字符,替换为给定字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 指定位置字符,替换为给定字符串(接受正则表达式

    14.8K30

    没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    让我们创建一个原始数据框副本,然后分配这些优化后数字代替原始数据,并查看现在内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字内存使用量,但是整体来看,我们只是数据框内存使用量降低了 7%。...当我们换为 category dtype 时,Pandas 使用了最省空间 int 子类型,来表示一所有的唯一值。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...和之前相比 在这种情况下,我们所有对象都转换为 category 类型,但是这种情况并不符合所有的数据集,因此务必确保事先进行过检查。...总结和后续步骤 我们已经了解到 Pandas 是如何存储不同类型数据,然后我们使用这些知识 Pandas数据框内存使用量降低了近 90%,而这一切只需要几个简单技巧: 数字 downcast...到更节省空间类型; 字符串换为分类类型(categorical type)。

    3.6K40

    pandas基础:数据显示格式转换

    标签:pandas,melt()方法 有时,我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式,这可以通过使用melt方法轻松完成。...本文通过一个简单示例演示如何使用melt方法。 图1 考虑以下示例数据集:一个表,其中包含4个国家前6个月销售数据。然后,我们目标是“宽”格式转换为“长”格式,如上图1所示。...这是为了指定要用作标识符变量。 value_vars:列名列表/元组。要取消填充,留空意味着使用id_vars之外所有。 var_name:字符串。“variable”列名。...value_name:字符串。”value”列名。 pandas数据框架从宽格式转换为长格式 使用“country”列作为标识符变量id_vars。...在第一行代码中,value_vars留空,实际上是在说:使用“country”之外所有。因此,它相当于下面的第二行代码。

    1.3K40

    文本字符串转换成数字,看pandas是如何清理数据

    标签:pandas 本文研讨字符串换为数字pandas内置方法,以及当这种方法单独不起作用时,如何处理一些特殊情况。 运行以下代码以创建示例数据框架。...每都包含文本/字符串,我们将使用不同技术将它们转换为数字。我们使用列表解析创建多个字符串列表,然后将它们放入数据框架中。...记住,数据框架中所有值都是字符串数据类型。 图1 df.astype()方法 这可能是最简单方法。我们可以获取一字符串,然后强制数据类型为数字(即整数或浮点数)。...图4 图5 包含特殊字符数据 对于包含特殊字符(如美元符号、百分号、点或逗号),我们需要在文本转换为数字之前先删除这些字符。....’,‘’, n=1) 上面的n=1参数意味着我们只替换“.”第一个匹配项(字符串开始)。默认情况下,n设置为-1,这将替换所有引用。

    7K10

    读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

    默认情况下,Pandas 不会自动将你数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新数据类型。...字符串数据类型最大用处是,你可以数据帧中只选择字符串列,这样就可以更快地分析数据集中文本。...df.select_dtypes("string") 在此之前,你只能通过指定名称来选择字符串类型。...不过最值得注意是, DataFrameGroupBy 对象中选择时,输入 key 列表或 key 元组方法已被弃用。现在要用 item 列表,而非键列表。...另外,在分类数据转换为整数时,也会产生错误输出。特别是对于 NaN 值,其输出往往是错误。因此,新版 Pandas 修复了这个 bug。

    3.5K10

    在数据框架中创建计算

    图1 在pandas中创建计算关键 如果有Excel和VBA使用背景,那么一定很想遍历所有内容,这意味着我们在一个单元格中创建公式,然后向下拖动。然而,这不是Python工作方式。...pandas实际上提供了一种字符串值转换为datetime数据类型便捷方法。...因此,days.dt.days只是timedelta对象返回天数整数值。然后,这些数字除以365,我们得到一年数。...我们可以使用.fillna()方法NAN值替换为我们想要任何值。出于演示目的,这里只是NAN值替换为字符串值“0”。...注意,必须先把字符串转换成数字。由于今年是2021年,我们将用它来估算公司年龄,2021年减去每个“成立年份”。

    3.8K20

    嘀~正则表达式快速上手指南(下篇)

    转换完字符串添加到 emails_dict 字典中,以便后续能极其方便地转换为pandas数据结构。 在步骤3B中,我们对 s_name 进行几乎一致操作. ?...就像之前做一样,我们在步骤3B中首先检查s_name 值是否为None 。 然后,在字符串分配给变量前,我们调用次了 re 模块中re.sub() 函数。...然后我们匹配对象转换为字符串并添加至字典中去。 ? 因为From: 和 To: 字段具有相同结构,因此我们可以对者使用相同代码,但对其他字段来说,我们需要定制稍微不同代码。...日期是以数字开始,因此我们可以用 \d 来解析它,就像日期格式中具体天数部分一样,它可能是由一位或者数字组成,所以在此+ 就变得非常重要了。...我们已经拥有了一个精致Pandas数据帧,实际上它是一个简洁表格,包含了email中提取所有信息。 请看下数据帧前几行: ?

    4K10

    Pandas 查找,丢弃值唯一

    前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中值唯一,简言之,就是某数值空值外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把缺失值先丢弃,再统计该唯一值个数即可。...代码实现 数据读入 检测值唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...值唯一 ” --> “ 除了空值以外唯一值个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

    5.7K21

    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas

    Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有个重要库是Numpy和Pandas,本章围绕这个库进行展开介绍。...还有abs、exp、sin、cos、log、sum、mean(算术平均数)、cumsum(所有元素累计和)、cumprod(所有元素累计积)、sort(元素进行排序)等函数。...2、DataFrame (1)概念: DataFrame是一个表格型数据结构,含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象一个方法就是重新索引(reindex),其作用是创建一个新索引,pandas对象按这个新索引进行排序。对于不存在索引值,引入缺失值。...对于缺失值使用fill_value方式填充特定值以外还可以使用method=ffill(向前填充、即后面的缺失值用前面非缺失值填充)、bfill(向后填充,即前面的缺失值用后面的非缺失值填充)。

    6.4K80

    Pandas 秘籍:6~11

    出乎意料是,MD_EARN_WNE_P10和GRAD_DEBT_MDN_SUPP均为object数据类型。 导入时,如果中至少包含一个字符串,则 pandas 所有数值强制转换为字符串。...我们发现PrivacySuppressed字符串造成严重破坏。 Pandas 可以使用to_numeric函数仅包含数字字符所有字符串强制转换为实际数字数据类型。...通常,要按字母顺序以外其他方式对对象数据类型进行排序,请将其转换为类别。...步骤 5 使用melt方法所有Race。 它通过value_vars参数保留为其默认值None来执行此操作。 如果未指定,则id_vars参数中不存在所有都将置。...每当 Pandas 使用to_datetime字符串序列转换为时间戳时,它都会搜索代表日期大量不同字符串组合。 即使所有字符串都具有相同格式,也是如此。

    34K10

    10个快速入门Query函数使用Pandas查询示例

    返回输出包含该表达式评估为真的所有行。 示例1 提取数量为95所有行,因此逻辑形式中条件可以写为 - Quantity == 95 需要将条件写成字符串,即将其包装在双引号“”中。...其实这里条件不一定必须是相等运算符,可以==,!=,>,<,≥,≤中选择,例如: df.query("Quantity != 95") 文本过滤 对于文本过滤时,条件是列名与字符串进行比较。...请Query()表达式已经是字符串。那么如何在另一个字符串中写一个字符串文本值包装在单个引号“”中,就可以了。...与数值类似可以在同一或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件组合。 除此以外Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算。...查询中简单数学计算 数学操作可以是加,减,乘,,甚至是中值或者平方等,如下所示: 示例6 df.query("Shipping_Cost*2 < 50") 虽然这个二次方操作没有任何实际意义

    4.4K20
    领券