pandas中把字符串格式变为数字格式
时间: 2024-02-03 20:35:28 浏览: 28
可以使用astype()方法将对象中的数据类型转换为指定的数据类型。例如,将字符串转换为浮点数:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['1.2', '3.4', '5.6'], 'B': ['7', '8', '9']})
print(df)
# 将字符串列'A'转换为浮点数
df['A'] = df['A'].astype(float)
print(df)
```
输出:
```
A B
0 1.2 7
1 3.4 8
2 5.6 9
A B
0 1.2 7
1 3.4 8
2 5.6 9
```
同样,你也可以将字符串转换为整数、日期、布尔值等等。需要注意的是,如果字符串不能转换为指定的数据类型,将会抛出ValueError异常。
相关问题
pandas判断某一列数值是否大于10,如果大于则在字符串后面插入10
您可以通过以下代码判断数据框df的某一列col是否大于10,并在字符串后面插入10:
```python
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'col': [5, 15, 20, 8, 12]})
# 判断值是否大于10
df['new_col'] = df['col'].apply(lambda x: str(x)+'10' if x>10 else str(x))
# 输出数据框
print(df)
```
这段代码会在大于10的值的字符串后面插入10,例如15会变成"1510"。
python pandas 读取Excel 时间变成数字
在读取Excel文件时,如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式,那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式,你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤:
1. 读取Excel文件,将数据存储在一个DataFrame中:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式:
```python
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s') # 如果是Unix时间戳
# 或者
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 如果是字符串格式
```
在上面的代码中,`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据,第二个参数是时间的格式或单位(如果是Unix时间戳)。在本例中,我们使用的是Unix时间戳,因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。
3. 现在,时间列已经被转换为日期时间格式,可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作:
```python
df['hour'] = df['time'].dt.hour # 获取小时数
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name # 获取星期几
```
以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。