pandas 系列 astype() 方法如何工作？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

在pandas系列中，该astype()方法用于转换pandas系列对象的数据类型。该astype()方法将返回一个具有转换后数据类型的系列对象。

使用该astype()方法pandas.Series我们可以将系列对象的数据类型转换为指定的数据类型，为此，我们需要将一个numpy.dtype或 Python 类型作为参数发送给该astype()方法。

示例 1

# importing required packages
import pandas as pd
# create a pandas Series object
series = pd.Series([1,2,4,3,1,2])
print(series)
result = series.astype('category')
print("Output: ",result)

解释

在此示例中，我们使用整数值列表初始化了一个 pandas 系列对象。之后，我们使用astype()参数值“类别”应用该方法。

输出结果

0 1
1 2
2 4
3 3
4 1
5 2
dtype: int64
Output:
0 1
1 2
2 4
3 3
4 1
5 2
dtype: category
Categories (4, int64): [1, 2, 3, 4]

在这个输出块中，我们可以看到数据类型为 int64 的初始系列对象和astype()转换后数据类型的方法的输出。结果系列对象的数据类型是类别。结果系列对象中有 4 个分类值可用。

示例 2

# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# creating pandas Series object
series = pd.Series(np.random.randint(1,20,5))
print(series)
# change the astype
result = series.astype('float64')
print("Output: ",result)

解释

使用范围为 1,20,5 的随机整数值创建另一个 pandas 系列对象。这里的目标是将原始系列对象的数据类型转换为“float64”类型，以便将该astype()方法应用于具有“float64”参数的系列对象。

输出结果

0 15
1  2
2 10
3  1
4 15
dtype: int32
Output:
0 15.0
1  2.0
2 10.0
3  1.0
4 15.0
dtype: float64

对于原始系列对象，dtype 为“int32”，转换后的系列对象具有 float64 数据类型。

以上是 pandas 系列 astype() 方法如何工作？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297323.html

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