PYTHON ИЗМЕНИТЬ ТИП ДАННЫХ PANDAS

Библиотека pandas - это один из наиболее популярных инструментов для анализа данных в Python, которая позволяет работать с табличными данными, такими как CSV-файлы, базы данных и Excel-файлы. Очень часто бывает необходимо изменить типы данных в столбцах таблицы. В библиотеке pandas такой функционал представлен методом astype().

Данный метод позволяет изменить тип данных в одном или нескольких столбцах одновременно. Например, чтобы изменить тип данных столбца с целочисленного на вещественный, можно использовать следующую команду:

df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

В данном примере df - это объект DataFrame из библиотеки pandas, 'column_name' - название столбца, которое нужно изменить, а float - тип данных, на который нужно изменить столбец.

Кроме изменения целочисленных типов данных на вещественные, astype() также позволяет изменять тип данных на объекты Python, булев тип и временные типы данных. Например, чтобы изменить тип данных на объекты Python, можно использовать следующую команду:

df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

В данном примере str - это тип данных, на который нужно изменить столбец, т.е. тип данных строка.

Урок 2. Обработка и анализ данных на Python. Чтение и базовые операции в Pandas

Как изменить тип данных столбцов файла? (Анализ данных Python)

Анализ данных Python: Как определить Тип данных в Питоне, Python Pandas

Python Практический. Множественная замена текста с Pandas

Урок 5. Обработка и анализ данных на Python. Библиотека Pandas. Дата и время в Pandas

Анализ данных Python: Как понимать тип данных в Питоне, Python Pandas?

Бинарные опционы 2023- Бинарные опционы обучение- Трейдинг обучение - ВСЯ ПРАВДА И ИСТИНА ТРЕЙДИНГА

Операции над Series. Объект Series в Pandas

Анализ Данных на Python и Pandas

Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame

BLGPG-C21FE7A79C27-24-09-20-01

Новые материалы: