翻译"Numeric" is a term that can refer to either an integer (a whole number) or a floating-point number (a number with a fractional part). The exact definition of "numeric" can vary depending on the context and the programming language being used. As for length, the concept of length is not directly applicable to numeric data types. However, you can usually specify the number of digits or the range of values that a numeric value can take. For example, in some programming languages, you can specify the number of bytes used to store a numeric value, which determines the maximum and minimum values that the value can represent.
时间: 2023-03-01 07:40:52 浏览: 87
"数值型"是一个术语,可以指整数(整数)或浮点数(具有小数部分的数字)。 "数值型"的确切定义取决于上下文和使用的编程语言。 至于长度,长度的概念不能直接应用于数值数据类型。 但是,通常可以指定数值的位数或该数值可以采用的值的范围。例如,在某些编程语言中,可以指定用于存储数值的字节数,这确定了该值可以表示的最大和最小值。
相关问题
int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'
非常抱歉,我之前的回答还是有误。`apply()` 方法返回的是 pandas Series 对象,而 `Series` 对象没有 `timestamp()` 方法。如果你想将一个包含日期时间列的 DataFrame 转换为数字,可以使用 `pd.to_numeric()` 方法。例如,假设你有一个 DataFrame,其中有一个日期时间列名为 `date`,你可以使用以下代码将其转换为数字:
```
import pandas as pd
df['date'] = pd.to_numeric(df['date'].astype('datetime64[ns]')) // 10**9
```
首先,使用 `pd.to_datetime()` 将日期时间列转换为 pandas 的日期时间类型。然后,使用 `astype()` 将日期时间列转换为 `datetime64[ns]` 类型。接着,使用 `pd.to_numeric()` 将日期时间列转换为数字,并除以 $10^9$,以将纳秒转换为秒。最终,你会得到一个包含日期时间列的 DataFrame,其中日期时间列被表示为数字。
请注意,使用 `pd.to_numeric()` 转换日期时间列可能会引入一些精度误差。如果你需要更高的精度,可以考虑使用 `pd.Timestamp.timestamp()` 方法,但需要注意,该方法返回的是浮点数。
%d format: a number is required, not builtin_function_or_method
This error occurs when you try to format a non-numeric value with the `%d` placeholder. For example:
```
name = "John"
print("Hello, %d!" % name)
```
To fix this error, you should use the `%s` placeholder instead, which is used for string formatting:
```
name = "John"
print("Hello, %s!" % name)
```