pandas的dataframe中强制更改数据类型
时间: 2023-04-11 17:02:32 浏览: 107
可以使用astype()方法来强制更改数据类型,例如将某一列的数据类型从整数改为浮点数,可以使用以下代码:
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
其中,df是指pandas的dataframe对象,'column_name'是指需要更改数据类型的列名。astype()方法可以接受多种数据类型作为参数,例如int、float、str等。
相关问题
pandas DataFrame类型数据转钱成嵌套列表
可以使用`values.tolist()`方法将DataFrame类型数据转换成嵌套列表。例如,假设有以下的DataFrame类型数据:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
```
执行`df.values.tolist()`会得到以下的嵌套列表:
```
[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]
```
注意,该方法会返回所有行的嵌套列表,每个嵌套列表都代表一行数据,其中每个元素代表该行的一个列数据。
pandas dataframe添加行数据
在Pandas DataFrame中,有几种方法可以添加新的行数据。下面是两种常用的方法:
方法一:使用append()函数
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '种类', '重量'])
# 添加一行数据
new_row = {'姓名': '老许', '种类': '猫', '重量': '10'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
# 打印DataFrame
print(df)
```
方法二:使用loc[]和at[]函数
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '种类', '重量'])
# 添加一行数据
df.loc[0] = ['老许', '猫', '10']
# 打印DataFrame
print(df)
```
这两种方法都可以用来添加一行数据到DataFrame中。你可以根据自己的需求选择其中一种方法来使用。