pandas 列值为日期但是series类型怎样转换为可用类型

Question

我通过sql 取得下面时间数据 但通过dataframe 取得后是series 类型.我怎样可以将series 类型转成可以比较的类型例如日期型. int 或 str
试过将转成str 然后replace 0 未成功
pd.series.dtype 转换也无效
发现可以[columus].values 得到值但是numpy.ndarray 类型 还是不能用

0 2023-06-20 14:41:16

Answer 1

要将Series类型转换为可比较的类型，如日期型、整型或字符串型，您可以使用pandas提供的转换函数或方法。下面是几种常见的转换方法：

1. 转换为日期型：

series = pd.to_datetime(series)

1. 整型

series = series.astype(int)

1. 转换为字符串型

series = series.astype(str)

要将Series类型转换为可比较的类型，如日期型、整型或字符串型，您可以使用pandas提供的转换函数或方法。下面是几种常见的转换方法：

series = series.astype(str).str.replace('0', 'replacement_value')

如果尝试上述方法后仍然无效，可能是因为Series的数据类型不兼容或存在其他问题。您可以尝试进一步调查数据类型，并检查是否需要进行其他的数据清洗或转换操作。

此外，如果您想获得Series的值作为NumPy数组（ndarray）以进行进一步的操作，可以使用.values属性。例如：

values = series.values

请注意，values返回一个NumPy数组，您可以使用该数组进行比较或其他操作。