图片里的身高的类型怎么改成数值类型，为什么用astype 转不了呢？
怎么修改pandas里的数据类型
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- wqh_Dora 2021-10-16 14:02关注
先用str[0:2]去除尾部的字符串‘cm’,然后用astype('int')转换为数值
data['身高'] = data['身高'].str[0:2].astype('int')本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2018-11-26 06:37回答 1 已采纳 data1 = df_test data1.rename(columns={'latitude':'lat1', 'longitude':'long1'}, inplace = True) dat
- 2022-08-09 16:12回答 1 已采纳 对，你在wb=xlwt.Workbook()ws=wb.add_sheet('明细')style = xlwt.XFStyle()font = xlwt.Font()font.name = '微软雅黑
- 2022-01-24 16:10回答 1 已采纳 如果已经读入dataframe 了这样就可以 df1['A'] = df1['A'].apply(lambda x: '球类运动' if x.find("球")>=0 else x)
- 2023-08-05 10:24Marst·Zhang的博客 pandas库计算数据常常需要先预处理,修改数据的类型. 常用的方法有astype， to_numeric，to_datetime等函数方法.做个记录,方便下次使用.
- 2022-08-31 21:28回答 3 已采纳 import pandas as pd ra = pd.Series({'keywords': "['bill','inner','take']"}) print(ra) list1 = eval
- 2021-03-13 19:26回答 2 已采纳 可以的，先提取出月薪这一列数据，然后遍历这些数据，使用replace（“万/月”，“0000/月”）替换掉就行。
- 2021-03-05 16:57回答 2 已采纳 df['付款人数']=df['付款人数'].str.replace('.0万','0000') 方法没有问题 df.head()看一下数据结构
- 2020-12-25 11:59Pandas是Python当中重要的数据分析工具，利用Pandas进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是非常重要的，否则可能会导致一些不可预知的错误发生。 Pandas 的数据类型：数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和...
- 2020-04-18 16:13回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：Pandas将字典dict转为Dataframe的3种方法总结如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解
- 2022-01-06 18:29回答 2 已采纳 那不很明显吗, 底层少包, 用pip安装 openpyxl
- 2021-12-03 16:07回答 1 已采纳 官网上有demo，看pandas官网就行
- 2022-03-26 11:45DreamingBetter的博客 Pandas数据读取、Pandas数据类型与转换 读取文件类型 查看数据属性 # 查看数据形状，返回(行数，列数) dataframe.shape # 查看列名,返回Index(['id', 'name', 'grade'], dtype='object') dataframe.columns # ...
- 2023-02-20 11:09虚心求知的熊的博客 data = [['xiaowang',20],['Lily',30],['Anne',40]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age']) print(df) # Name Age #0 xiaowang 20 #1 Lily 30 #2 Anne 40 3 指定数值元素的数据类型为 float 需要注意的是...
- 2024-12-06 13:24Python及Pandas基础知识，加载和查看数据集，Pandas的DataFrame对象和Series对象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的绘图方法为探索性数据分析作图，连接与合并数据集，处理缺失数据，清理数据，转换数据类型，...
- 2023-10-07 22:47内容概要：用于数据分析，把常见的csv，excel，json，sql等数据表，读写到pandas，用于大数据分析。...场景类型：学习读取数据表，转换数据类型，python程序样例，读取数据后可用于统计分析，机器学习，AI分析，
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