为什么DataFrame中的缺省值的类型为float?
时间: 2024-05-31 17:12:00 浏览: 11
在 Pandas 中,缺失值被表示为 NaN(Not a Number),它的类型为 float。这是因为,在 Pandas 中,整数类型(int)是无法表示缺失值的,因为整数类型在 Python 中是不可变的,无法通过修改某个特定的值来表示缺失。而浮点数类型(float)可以用特殊的浮点值 NaN 来表示缺失值,因为 NaN 是一个特殊的浮点数,它不等于任何数,包括它本身。因此,Pandas 中的缺失值默认使用 float 类型来表示。
相关问题
DataFrame中的某列转换为float类型
可以使用astype()函数将DataFrame中的某列转换为float类型,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1.2', '3.4', '5.6'],
'B': ['7.8', '9.0', '11.2']})
# 将列A转换为float类型
df['A'] = df['A'].astype(float)
# 打印转换后的结果
print(df.dtypes)
```
输出结果为:
```
A float64
B object
dtype: object
```
可以看到,列A已经被成功转换为float类型。
DataFrame中的object类型转成float64类型
可以使用 pandas 中的 astype() 方法将 DataFrame 中的 object 类型转成 float64 类型,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': [10, 20, 30]})
df['A'] = df['A'].astype(float)
```
这样就将 DataFrame 中列名为 'A' 的 object 类型转成了 float64 类型。