将dataframe中一列中的‘high’，‘median’，‘low’object型数据转换2,1,0int型数据

可以使用 pandas 中的 replace 方法将 'high' 替换为 2，'median' 替换为 1，'low' 替换为 0。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'col1': ['high', 'median', 'low', 'high', 'low']})

# 使用 replace 方法进行替换
df['col1'] = df['col1'].replace({'high': 2, 'median': 1, 'low': 0})

# 输出结果
print(df)

输出结果：

   col1
0     2
1     1
2     0
3     2
4     0

这样，dataframe 中的 'high'，'median'，'low' 就被转换成了 int 型的 2，1，0。

相关问题

怎么在pandas中对dataframe中的某一列将数据类型从object转换为int

在Pandas中，将Dataframe的一列从`object`类型转换为`int`类型，通常是当你确认这列数据是整数型并且没有包含非数字字符时。你可以按照以下步骤操作：

1. **检查数据**：首先，使用`df.info()`查看该列的数据类型和内容，确保它是适合转化为整数的，即没有非数字值或空值。

2. **删除或填充空值**：如果存在空值（`NaN`），你需要先决定如何处理它们，可以选择删除（`df.dropna()`）、填充特定值（`df.fillna(value)`）或使用某些方法如众数、中位数或平均值填充。

3. **转换数据类型**：使用`astype()`方法来转换列的类型。例如，如果你想把一列叫做`column_name`转换为整数，你可以这样做：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

4. **异常处理**：有些对象可能无法直接转换成整数，这时可能会抛出`ValueError`。在实际应用中，你可以加入适当的异常处理，比如使用`try-except`块来捕获这类错误。

try:
    df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
except ValueError:
    print(f"Column '{column_name}' contains non-numeric values that cannot be converted to int.")

pysparkdataframe中 怎么把一列数据放到转换成list型

您可以使用Pyspark DataFrame的`collect()`方法将数据列转换为列表。例如，假设您的DataFrame名为df，您可以使用以下命令将名为"column_name"的列转换为列表：

list_data = df.select("column_name").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

注意：如果数据量很大，建议不要使用这种方法，因为将数据收集到驱动程序可能会导致内存不足错误。