programming python

Hướng dẫn astype in python numpy - astype trong trăn numpy

Hàm DataFrame.astype [] được sử dụng để ép kiểu dữ liệu cột [dtype] trong đối tượng gấu trúc, nó hỗ trợ String, flat, date, int, datetime bất kỳ kiểu dữ liệu nào khác được Numpy hỗ trợ. Điều này rất hữu ích khi bạn muốn truyền cột DataFrame từ kiểu dữ liệu này sang kiểu dữ liệu khác.

Nội dung chính

1. Cú pháp DataFrame.astype []
2. DataFrame.astype [] – Truyền Tất cả các Cột Kiểu dữ liệu [dtype]
3. Thay đổi loại cột cụ thể
4. astype [] – Truyền nhiều cột bằng cách sử dụng Dict
5. astype [] với lỗi tăng hoặc bỏ qua
Sự kết luận
Người giới thiệu

Nội dung chính

1. Cú pháp DataFrame.astype []
2. DataFrame.astype [] – Truyền Tất cả các Cột Kiểu dữ liệu [dtype]
3. Thay đổi loại cột cụ thể
4. astype [] – Truyền nhiều cột bằng cách sử dụng Dict
5. astype [] với lỗi tăng hoặc bỏ qua
Sự kết luận
Người giới thiệu

Nội dung chính

1. Cú pháp DataFrame.astype []
2. DataFrame.astype [] – Truyền Tất cả các Cột Kiểu dữ liệu [dtype]
3. Thay đổi loại cột cụ thể
4. astype [] – Truyền nhiều cột bằng cách sử dụng Dict
5. astype [] với lỗi tăng hoặc bỏ qua
Sự kết luận
Người giới thiệu

pandas astype [] Các điểm chính –

Nó được sử dụng để ép kiểu dữ liệu [dtype].
Hỗ trợ thay đổi nhiều kiểu dữ liệu bằng Dict.
Hỗ trợ tất cả các kiểu dữ liệu đi kèm với Numpy.

1. Cú pháp DataFrame.astype []
2. DataFrame.astype [] – Truyền Tất cả các Cột Kiểu dữ liệu [dtype]
3. Thay đổi loại cột cụ thể
4. astype [] – Truyền nhiều cột bằng cách sử dụng Dict
5. astype [] với lỗi tăng hoặc bỏ qua
- Sự kết luận
- Người giới thiệu

1. Cú pháp DataFrame.astype []

pandas astype [] Các điểm chính –DataFrame.astype[]. Chức năng này có dtype, copyvà errors params.


# astype[] Syntax
DataFrame.astype[dtype, copy=True, errors="raise"]

Nó được sử dụng để ép kiểu dữ liệu [dtype].astype[].

Hỗ trợ thay đổi nhiều kiểu dữ liệu bằng Dict. – Chấp nhận kiểu numpy.dtype hoặc Python để truyền toàn bộ đối tượng gấu trúc sang cùng một kiểu. Sử dụng {col: dtype,…}, trong đó col là nhãn cột và dtype là kiểu numpy.dtype hoặc kiểu Python để truyền một hoặc nhiều cột của DataFrame.
Hỗ trợ tất cả các kiểu dữ liệu đi kèm với Numpy. -Default Đúng. Trả lại một bản sao khi copy=True [hãy thiết lập rất cẩn thận copy=False vì các thay đổi đối với giá trị sau đó có thể truyền sang các đối tượng gấu trúc khác].
Sau đây là một cú pháp của DataFrame.astype[]. Chức năng này có dtype, copyvà errors params. – Tăng lương mặc định.
- Sau đây là các thông số của astype[].
- dtype – Chấp nhận kiểu numpy.dtype hoặc Python để truyền toàn bộ đối tượng gấu trúc sang cùng một kiểu. Sử dụng {col: dtype,…}, trong đó col là nhãn cột và dtype là kiểu numpy.dtype hoặc kiểu Python để truyền một hoặc nhiều cột của DataFrame.

2. DataFrame.astype [] – Truyền Tất cả các Cột Kiểu dữ liệu [dtype]

copy -Default Đúng. Trả lại một bản sao khi copy=True [hãy thiết lập rất cẩn thận copy=False vì các thay đổi đối với giá trị sau đó có thể truyền sang các đối tượng gấu trúc khác].astype[] cố gắng truyền tất cả các cột DataFrame thành được chỉ định numpy.dtype hoặc các kiểu Python [int, string, float, date, datetime]. Nếu bất kỳ cột nào không thể truyền do dữ liệu hoặc nanô không hợp lệ, điều đó sẽ gây ra lỗi ‘ValueError: chữ không hợp lệ’ và không hoạt động.

errors – Tăng lương mặc định.


import pandas as pd
import numpy as np
# Create DataFrame from Dictionary
technologies = {
    'Fee' :["20000","25000","26000"],
    'Discount':["1000","2300","1500"]
              }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df.dtypes]

# Outputs
Fee         object
Discount    object
dtype: object

Sử dụng ‘raise’ để tạo ngoại lệ khi không thể truyền do dữ liệu không hợp lệ cho loại.

Sử dụng ‘bỏ qua’ để không tăng ngoại lệ [lỗi / ngoại lệ supress]. Khi có lỗi, trả lại đối tượng ban đầu.Số nguyên có dấu 64 bitbạn có thể dùng numpy.int64,numpy.int_, int64 hoặc int như tham số. Để truyền tới Số nguyên có dấu 32 bitsử dụng numpy.int32, int32.


# Cast all columns to int
df = df.astype[np.int64]
df = df.astype['int64']
df = df.astype['int']

print[df.dtypes] 

# All gives the same output.
Fee         int64
Discount    int64
dtype: object

Theo mặc định gấu trúc astype[] cố gắng truyền tất cả các cột DataFrame thành được chỉ định numpy.dtype hoặc các kiểu Python [int, string, float, date, datetime]. Nếu bất kỳ cột nào không thể truyền do dữ liệu hoặc nanô không hợp lệ, điều đó sẽ gây ra lỗi ‘ValueError: chữ không hợp lệ’ và không hoạt động.

Ví dụ dưới đây minh họa truyền tất cả các kiểu dữ liệu cột.numpy.str_ hoặc string.


# Cast all columns to string
df = df.astype['string']
print[df.dtypes]

# Outputs
Fee         string
Discount    string
dtype: object

DataFrame.dtypes trả về tên Cột và kiểu cho tất cả các cột DataFrame. Lưu ý rằng DataFrame ở trên có các loại đối tượng cho tất cả các cột.numpy.float64, numpy.float_, float


# Cast all columns to float
df = df.astype['float']
print[df.dtypes]

# Outputs
Fee         float
Discount    flat
dtype: object

3. Thay đổi loại cột cụ thể

Bây giờ, hãy truyền kiểu dữ liệu sang Số nguyên có dấu 64 bitbạn có thể dùng numpy.int64,numpy.int_, int64 hoặc int như tham số. Để truyền tới Số nguyên có dấu 32 bitsử dụng numpy.int32, int32.Series.astype[]vì mỗi cột trên DataFrame là Chuỗi gấu trúc, tôi sẽ lấy cột từ DataFrame làm Chuỗi và sử dụng astype[]. Trong ví dụ dưới đây df.Fee hoặc df[‘Fee’] trả về đối tượng Dòng.


# Cast specific column type
df.Fee = df.Fee.astype['int']
[or]
df.Fee = df['Fee'].astype['int']
print[df.dtypes]

# Outputs
Fee          int64
Discount    object
dtype: object

4. astype [] – Truyền nhiều cột bằng cách sử dụng Dict

Lưu ý rằng nó đã cập nhật tất cả các cột với kiểu mới. tham số của astype[] cũng hỗ trợ Từ điển ở định dạng {col: dtype,…} trong đó col là nhãn cột và dtype là numpy.dtype hoặc kiểu Python [int, string, float, date, datetime] để ép một hoặc nhiều cột DataFrame.


import pandas as pd
import numpy as np
# Create DataFrame from Dictionary
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop"],
    'Fee' :["20000","25000","26000"],
    'Duration':['30day','40days','35days'],
    'Discount':["1000","2300","1500"]
              }

df = pd.DataFrame[technologies]
print[df.dtypes]

# Outputs
Courses     object
Fee         object
Duration    object
Discount    object
dtype: object

Hãy truyền nó sang Chuỗi, bằng cách sử dụng numpy.str_ hoặc string.DataFrame.astype[]đúc Courses đến string, Fee đến int và Discount đến float.


df2 = df.astype[{'Courses':'string','Fee':'int','Discount':'float'}]
print[df2.dtypes]

# Outputs
Courses      string
Fee           int64
Duration     object
Discount    float64
dtype: object

5. astype [] với lỗi tăng hoặc bỏ qua

Sự kết luậnerrors tham số. Theo mặc định, nó sử dụng raise như một giá trị có nghĩa là tạo ra một ngoại lệ khi không thể truyền do dữ liệu không hợp lệ cho kiểu.

Người giới thiệuCourses có string dữ liệu, hãy truyền dữ liệu này tới int và hãy xem chuyện gì xảy ra.


# Raise error when unable to cast
df.Courses = df.Courses.astype['int']

# Outputs
ValueError: invalid literal for int[] with base 10: 'Spark'

pandas astype [] Các điểm chính –


# Ignore error when unable to cast
df.Courses = df.Courses.astype['int', errors="ignore"]
print[df.dtypes]

# Outputs
Courses      string
Fee           int64
Duration     object
Discount    float64
dtype: object

Sự kết luận

Trong bài viết này, tôi đã giải thích cú pháp của gấu trúc DataFrame.astype [], ví dụ về truyền toàn bộ DataFrame, cột cụ thể, nhiều cột thành kiểu numpy.dtype hoặc Python [int, string, float, date, datetime].

1. Cú pháp DataFrame.astype []

2. DataFrame.astype [] – Truyền Tất cả các Cột Kiểu dữ liệu [dtype]

3. Thay đổi loại cột cụ thể

4. astype [] – Truyền nhiều cột bằng cách sử dụng Dict

5. astype [] với lỗi tăng hoặc bỏ qua

Sự kết luận

Người giới thiệu

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề