将dataframe类型数据转为double

要将DataFrame类型数据转换为double类型，可以使用pandas库中的astype()方法。具体操作如下：

假设DataFrame类型数据为df，要将其中的某一列column转为double类型，可以使用以下代码：

df['column'] = df['column'].astype('float64')

这将会将column列的数据类型转为double类型。如果要将整个DataFrame类型数据转为double类型，可以使用以下代码：

df = df.astype('float64')

这将会将df中所有列的数据类型都转为double类型。

相关问题

R中，将dataframe类型数据转为double

在R中，将DataFrame类型数据转换为double类型可以使用as.numeric()函数。具体操作如下：

假设DataFrame类型数据为df，要将其中的某一列column转为double类型，可以使用以下代码：

df$column <- as.numeric(df$column)

这将会将column列的数据类型转为double类型。如果要将整个DataFrame类型数据转为double类型，可以使用以下代码：

df <- as.data.frame(lapply(df, as.numeric))

这将会将df中所有列的数据类型都转为double类型。需要注意的是，如果DataFrame中存在非数值类型的列，转换时可能会出现NA值。因此在转换前需要先确认数据类型并进行必要的清洗和处理。

将dataframe的数据转为时间戳

可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法将 dataframe 的某个列转为时间戳格式，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 dataframe
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], 'value': [1, 2, 3]})

# 将 date 列转为时间戳格式
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 输出 dataframe
print(df)

运行结果如下：

         date  value  timestamp
0  2021-01-01      1 2021-01-01
1  2021-01-02      2 2021-01-02
2  2021-01-03      3 2021-01-03

可以看到，我们将 dataframe 的 `date` 列转为了时间戳格式，并将结果保存到了新的一列 `timestamp` 中。