我正在尝试将dataframe中的列(A)的数据类型从float64转换为int，但在那之后，A仍然将float64作为dtype。
浏览 3提问于2017-10-30得票数 2
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我有一个数据帧，如下所示：import numpy as np
df.fillna('', inplace=T
浏览 5提问于2020-03-14得票数 0
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from datetime import datetime, timezone ('df', pd.DataFrame, field(default_factory=pd.DataFrame)),
('int_val
浏览 3提问于2020-12-21得票数 0
例如：df0 1.0 2 32 0.1 4 Truea float64c object
dtyp
浏览 1提问于2019-02-02得票数 7
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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
df = pd.DataFrame(d) col1 col2 c
浏览 26提问于2020-03-04得票数 2
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用数据类型将字典转换为数据格式
、、、、
x = pd.DataFrame(r)x.dtypes 1 2 3b 2 1 NaNd NaN 1 NaN和下列列的数据类型2 objectdtype:a float64c objecte
浏览 8提问于2020-10-20得票数 1
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我对Pandas DataFrame关于D型检测的行为感到非常不安。我不需要任何改变。只需将其转储到csv文件中，并以以下形式更改日期字段：'%d/%m/%Y'self.dataframe.to_csv(self.fic,l = list(self.<
浏览 11提问于2016-09-02得票数 0
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但当我显示客户号码时，我得到的是float64格式，即
7.500505e+09，7.503004e+09如何转换包含这些数字的列
浏览 13提问于2020-01-10得票数 1
我有下面的DataFrameRangeIndex: 20 entries, 0 to 19Total_Asian 20 non-null object只有“Borough”列是字符串，其他列应该是int或float。我正在尝试使用astype(int</em
浏览 3提问于2019-12-20得票数 1
我在处理转置数据帧的数据类型时遇到了困难。... 'score': [9.5, 8.6],score 9.5 8.6kids 5 6
但是，如果我删除其中两列，使得只
浏览 0提问于2019-12-08得票数 1
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17 columns):转债名称 239 non-null object转股价 239 non-null float64强赎触发价 239 non-null float64dtypes: float6
浏览 31提问于2020-02-21得票数 4
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Color(int, int, int)当值是硬编码的(即Color(1, 2, 3) )时，以及当它们是变量Color(r, g, b)时，这都是不明确的float x, y, z;Color(1, 2, 3); // ambiguousColor(r,g,
浏览 0提问于2010-10-12得票数 3
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我想把浮标从A列转换成int.该列具有一些nan值。但我得到了以下错误："TypeError:无法安全地将非等效float64转换为int64“。, 9135.8000, np.nan, 9102.1000], 'B':[0.1648, 0.1649, '', 5.3379], 'C':['b', 'a', '', 'a']
浏览 4提问于2020-05-10得票数 3
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当我尝试将float64转换为单值的浮点数时，它工作得很好-a=pd.DataFrame()a
return x.item()
output =
浏览 0提问于2020-06-06得票数 0
我想要一个DataFrame，比方说大小N*K，我想要一些列是Float64，而其他列是Int64。是否有一种特定的方法来定义允许我这样做的DataFrame？这是我目前的做法：df[:,K-2] = convert(Array{Int64,1}, df[:,K-2])
df[:,K-1] = convert(Array{Int64,1}, df[:,K-
浏览 6提问于2016-11-02得票数 2
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当使用pandas的append函数将字典添加到空的DataFrame中时，int类型的元素将被转换并存储在DataFrame中。如果没有这种行为，我们如何将int类型存储为int类型？之后需要转换DataFrame的数据类型吗？df = pd.DataFrame(columns=["int","float"])
print(df.append({"int"
浏览 69提问于2021-07-02得票数 1
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cols) df[col] -= acc
np.random.seed(42) columns=['col-%d' % x for x in range(80)])
#df = pd.DataFrame.from_csv
浏览 12提问于2016-02-22得票数 1
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