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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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    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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    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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    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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