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法律研究Python - 在 Pandas DataFrame 中將一種資料型別轉換為另外一種
在 Pandas 中使用 astype() 方法將一種資料型別轉換為另一種。匯入所需的庫 -
import pandas as pd
建立 DataFrame。這裡，我們有 2 列，“Reg_Price”為 float 型別，而“Units”為 int 型別 -
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
"Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
}
)
檢查上面建立的列的資料型別 -
dataFrame.dtypes
將這兩種型別都轉換為 int32 -
dataFrame.astype('int32').dtypes
示例
以下是程式碼 -
import pandas as pd
# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
"Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
}
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
print"\nDataFrame Types ...\n",dataFrame.dtypes
print"\nCast all columns to int32..."
print"\nUpdated DataFrame Types ...\n",dataFrame.astype('int32').dtypes
輸出
將產生以下輸出 -
DataFrame ... Reg_Price Units 0 7000.50570 90 1 1500.00000 120 2 5000.00000 100 3 8000.00000 150 4 9000.75768 200 5 6000.00000 130 DataFrame Types ... Reg_Price float64 Units int64 dtype: object Cast all columns to int32... Updated DataFrame Types ... Reg_Price int32 Units int32 dtype: object
更新日期： 16-Sep-2021
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