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pandas 強制類型轉換 df.astype實例

 更新時間：2020年04月09日 14:17:57   作者：NoOne-csdn  
這篇文章主要介紹了pandas 強制類型轉換 df.astype實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

廢話不多說，大家還是直接看代碼吧！

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime
filename='sitka_weather_2014.csv'

df=pd.read_csv(filename)
print(df.dtypes)


df[' Min Humidity']=df[' Min Humidity'].astype('float64')
df=df.astype({'Max Humidity':'float64','Max Dew PointF':'float64'})

print('*'*44)
print(df.dtypes)

補充知識：python pandas轉換數(shù)據(jù)類型astype(int)報錯問題

代碼：

import pandas as pd
a = pd.Series([‘1.11',‘2.22'])
print(a)
a = a.astype(int)
print(a)

報錯

ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘1.11'

代碼：

import pandas as pd
a = pd.Series([‘1.11',‘2.22'])
print(a)
a = a.astype(float).astype(int)
print(a)

輸出：

0 1.11
1 2.22
dtype: object
0 1
1 2
dtype: int32

原因：

astype（int）在轉換數(shù)據(jù)類型時，直接將字符串轉為整型數(shù)據(jù)字符串中的小數(shù)點會被認為是特殊字符而報錯；

先轉成浮點數(shù)據(jù)，astype（int）會把數(shù)據(jù)當做數(shù)字來進行轉換。

以上這篇pandas 強制類型轉換 df.astype實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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