- +在此添加单个AI新笔记
pandas列级astype("float64")替换数据类型
-%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B.png&w=3840&q=85)
作用：第一次是为了下方可以替换
import numpy as npimport pandas as pddf["人数"] = df["人数"].astype("str") # 改为strdata = df.astype("int") # 类型转换data = df.astype("int64") # 类型转换data = df.astype("int64", copy=False) # 不与原数据关联data = df.astype({"管理域": "int32"}) # 指定字段转指定类型df["A"] = df["A"].replace({"$":"",",":""}, regex = True) # float前去掉逗号data = df.astype("float")data = df.astype("object")
df["b_col"] = pd.to_datetime(df["b_col"]) # 字符串转成pandas日期格式
df["timestamp"] = df["order_dt"].apply(lambda x: int(x.timestamp())) # pandas日期格式转成时间戳（有缺陷：要设置时区，否则会错误，用下面的apply方法）
df["order_dt"]=pd.to_datetime(df.order_dt,format="%Y%m%d")
df["order_dt"]=pd.to_datetime(df.order_dt,format="%H:%M:%S")
df["order_dt"]=pd.to_datetime(df.order_dt,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
df["date_str"] = df["date_str"].dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 转成字符串
df["time"] = df["ctime"].apply(lambda x: time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(x))) # 时间戳转日期
时间字符串转时间戳
import time
df["目标列名"] = df.apply(time_tran, args=("列名",), axis=1)
def time_tran(df, role):
timeArray = time.strptime(df[role], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
t1 = time.mktime(timeArray)
return t1