百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

如何用Python的pandas库修改列的数据类型

off999 2024-09-13 13:36 25 浏览 0 评论

题目

DataFrame students
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| student_id  | int    |
| name        | object |
| age         | int    |
| grade       | float  |
+-------------+--------+

编写一个解决方案来纠正以下错误:

grade 列被存储为浮点数,将它转换为整数。

返回结果格式如下示例所示。

示例 1:

输入:
DataFrame students:
+------------+------+-----+-------+
| student_id | name | age | grade |
+------------+------+-----+-------+
| 1          | Ava  | 6   | 73.0  |
| 2          | Kate | 15  | 87.0  |
+------------+------+-----+-------+
输出:
+------------+------+-----+-------+
| student_id | name | age | grade |
+------------+------+-----+-------+
| 1          | Ava  | 6   | 73    |
| 2          | Kate | 15  | 87    |
+------------+------+-----+-------+
解释:
grade 列的数据类型已转换为整数。

解题方案

1、审题,理解题意

题目的意思是有一个名为 students 的 DataFrame,它包含学生数据。但是,分数存储为浮点数,而不是整数。要求是将分数类型从浮点型更改为整型。更改数据类型可以用pandas库中的astype 函数

2、解题思路

astype 函数: astype 函数用于将pandas 对象强制转换为指定的数据类型(数据类型)。astype 可用于将熊猫对象强制转换为任何 dtype。astype 函数不会就地修改原始的 DataFrame。相反,它返回具有指定数据类型更改的新 DataFrame。如果您希望反映原始 DataFrame 中的更改,则需要将结果重新赋值给它或相应地使用 copy 参数。

该函数的语法为:

DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise')
  • dtype: 它是一种数据类型,或列名->数据类型的字典。
  • copy: 默认情况下,astype 总是返回新分配的对象。如果 copy 设置为 False,则只有在旧对象无法强制转换为所需类型的情况下才会创建新对象。
  • errors: 控制对提供的数据类型的无效数据引发异常。默认设置为raise,表示会引发异常。
  • 因此,在我们的例子中,我们希望将 grade 列从浮点数转换为整数,我们可以使用下面的代码行来完成此操作:
  • students = students.astype({'grade': int}) #此行将 grade 列从浮点型转换为整型。

代码实现步骤为:

  • 定义 changeDatatype 的函数,该函数接受 DataFrame students 作为参数并返回 DataFrame。
def changeDatatype(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
  • 改变列的数据类型:
  • students = students.astype({'grade': int}) #这行代码是解决方案的核心。使用 astype 函数将 grade 列的数据类型更改为整型。{'grade': int} 是一个字典,其中键是列名,值是所需的数据类型。
  • 返回语句:
return students       #此行返回修改后的 DataFrame。

3、代码实现

import pandas as pd

def changeDatatype(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    students = students.astype({'grade': int})
    return students

4、执行结果



相关推荐

Python 数据分析——利用Pandas进行分组统计

话说天下大势,分久必合,合久必分。数据分析也是如此,我们经常要对数据进行分组与聚合,以对不同组的数据进行深入解读。本章将介绍如何利用Pandas中的GroupBy操作函数来完成数据的分组、聚合以及统计...

python数据分析:介绍pandas库的数据类型Series和DataFrame

安装pandaspipinstallpandas-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/使用pandas直接导入即可importpandasas...

使用DataFrame计算两列的总和和最大值_[python]

【如果对您有用,请关注并转发,谢谢~~】最近在处理气象类相关数据的空间计算,在做综合性计算的时候,DataFrame针对每列的统计求和、最大值等较为方便,对某行的两列或多列数据进行求和与最大值等的简便...

8-Python内置函数

Python提供了丰富的内置函数,这些函数可以直接使用而无需导入任何模块。以下是一些常用的内置函数及其示例:1-print()1-1-说明输出指定的信息到控制台。1-2-例子2-len()2-1-说...

Python中函数式编程函数: reduce()函数

Python中的reduce()函数是一个强大的工具,它通过连续地将指定的函数应用于序列(如列表)来对序列(如列表)执行累积操作。它是functools模块的一部分,这意味着您需要在使用它之...

万万没想到,除了香农计划,Python3.11竟还有这么多性能提升

众所周知,Python3.11版本带来了较大的性能提升,但是,它具体在哪些方面上得到了优化呢?除了著名的“香农计划”外,它还包含哪些与性能相关的优化呢?本文将带你一探究竟!作者:BeshrKay...

最全python3.11版12类75个内置函数大全

获取全部内置函数:importbuiltins#导入模块yc=[]#异常属性nc=[]#不可调用fn=[]#内置函数defll(ty=builtins):...

软件测试笔试题

测试工程师岗位,3-5年,10-14k1.我司有一款产品,类似TeamViewer,向日葵,mstsc,QQ远程控制产品,一个PC客户端产品,请设想一下测试要点。并写出2.写出常用的SQL语句8条,l...

备战各大互联网巨头公司招聘会,最全Python面试大全,共300题

前言众所周知,越是顶尖的互联网公司在面试这一part的要求就越高,需要你有很好的技术功底、项目经验、一份漂亮的简历,当然还有避免不了的笔试过关。对于Python的工程师来说,全面掌握好有关Python...

经典 SQL 数据库笔试题及答案整理

马上又是金三银四啦,有蛮多小伙伴在跳槽找工作,但对于年限稍短的软件测试工程师,难免会需要进行笔试,而在笔试中,基本都会碰到一道关于数据库的大题,今天这篇文章呢,就收录了下最近学员反馈上来的一些数据库笔...

用Python开发日常小软件,让生活与工作更高效!附实例代码

引言:Python如何让生活更轻松?在数字化时代,编程早已不是程序员的专属技能。Python凭借其简洁易学的特点,成为普通人提升效率、解决日常问题的得力工具。无论是自动化重复任务、处理数据,还是开发个...

太牛了!102个Python实战项目被我扒到了!建议收藏!

挖到宝了!整整102个Python实战项目合集,从基础语法到高阶应用全覆盖,附完整源码+数据集,手把手带你从代码小白变身实战大神!这波羊毛不薅真的亏到哭!超全项目库,学练一站式搞定这份资...

Python中的并发编程

1.Python对并发编程的支持多线程:threading,利用CPU和IO可以同时执行的原理,让CPU不会干巴巴等待IO完成。多进程:multiprocessing,利用多核CPU...

Python 也有内存泄漏?

1.背景前段时间接手了一个边缘视觉识别的项目,大功能已经开发的差不多了,主要是需要是优化一些性能问题。其中比较突出的内存泄漏的问题,而且不止一处,有些比较有代表性,可以总结一下。为了更好地可视化内存...

python爬虫之多线程threading、多进程、协程aiohttp批量下载图片

一、单线程常规下载常规单线程执行脚本爬取壁纸图片,只爬取一页的图片。importdatetimeimportreimportrequestsfrombs4importBeautifu...

取消回复欢迎 发表评论: