python得到DataFrame对象每一列的字符串数组并将其转化为数字数组的代码

可以使用pandas库中的astype()方法将DataFrame中的字符串数组转换为数字数组，示例如下：

import pandas as pd

# 生成一个包含字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['1', '2', '3'], 'col2': ['4', '5', '6']})

# 将字符串数组转换为数字数组
df['col1'] = df['col1'].astype(int)
df['col2'] = df['col2'].astype(int)

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

   col1  col2
0     1     4
1     2     5
2     3     6

注意，如果字符串数组中包含非数字字符，转换过程可能会出现错误。在实际应用中，请务必先检查数据的正确性再进行转换。

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可以使用pandas的DataFrame的apply()函数和lambda表达式来将每一列的字符串数组转化为数字数组，代码如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['0.5', '1', '1.5']})

num_df = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'))

num_array = []
for col in num_df:
    num_array.append(num_df[col].values)

这样num_array就是每一列的数字数组了。

将dataframe的列转化为时间戳

在Python的pandas库中，将DataFrame的列转换为时间戳通常需要两步操作：

1. 确保列包含日期和时间数据，这些可以是字符串、整数或浮点数，只要能满足`pd.to_datetime()`函数的要求。例如，常见的日期格式有"YYYY-MM-DD"、"YYYY/MM/DD HH:mm:ss"等。

2. 使用`pd.to_datetime()`函数将列转换为时间戳。这个函数会尝试解析日期并返回一个日期时间数组，如果无法解析，则返回NaT（Not a Time）值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，col_to_convert是你想要转换的列名
df['col_name'] = pd.to_datetime(df['col_name'], format='%Y-%m-%d')  # 格式按照实际列的数据调整

# 或者如果你不确定格式，可以先尝试默认格式，如果不成功再指定
df['col_name'] = pd.to_datetime(df['col_name'])
if df['col_name'].dtype != 'datetime64[ns]':
    df['col_name'] = pd.to_datetime(df['col_name'], infer_datetime_format=True)

完成后，`col_name`列就变成了时间戳类型（datetime64[ns]）。