Hướng dẫn how do i convert a column to text in python? - làm cách nào để chuyển đổi một cột thành văn bản trong python?

Question

Pandas> = 1.0: Đã đến lúc ngừng sử dụng astype(str)!

Trước Pandas 1.0 (thực tế, 0,25) Đây là cách Defacto khai báo một chuỗi/cột dưới dạng chuỗi:

Nội dung chính Show

Pandas> = 1.0: Đã đến lúc ngừng sử dụng astype(str)!
Tại sao tôi nên ngừng sử dụng nó?
Ok, vậy tôi có nên ngừng sử dụng nó ngay bây giờ không?
Làm thế nào để chuyển đổi tất cả các cột CSV thành văn bản?
Làm cách nào để thay đổi một cột thành dtype trong python?
Làm cách nào để lập danh sách từ một cột trong Python?
Làm thế nào để bạn chuyển một cột trong Python?

# pandas <= 0.25
# Note to pedants: specifying the type is unnecessary since pandas will 
# automagically infer the type as object
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype=str)
s.dtype
# dtype('O')

Từ Pandas 1.0 trở đi, hãy xem xét sử dụng loại

# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype

0 thay thế.
# pandas >= 1.0 s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string") s.dtype # StringDtype
0 type instead.

# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype

Đây là lý do, như được trích dẫn bởi các tài liệu:

Bạn có thể vô tình lưu trữ hỗn hợp các chuỗi và không dây trong một mảng DTYPE đối tượng. Nó tốt hơn để có một DTYPE chuyên dụng.
# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype
1 DTYPE phá vỡ các hoạt động dành riêng cho DTYPE như
# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype
2. Có một cách rõ ràng để chọn chỉ văn bản trong khi loại trừ các cột không phải là văn bản nhưng vẫn là các cột đối tượng.
Khi đọc mã, nội dung của mảng
# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype
1 DTYPE không rõ ràng hơn
# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype
4.

Xem thêm Phần về sự khác biệt về hành vi giữa ____10 và

# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype

1.

Các loại mở rộng (được giới thiệu trong 0,24 và chính thức hóa trong 1.0) gần với gấu trúc hơn so với numpy, điều này là tốt vì các loại numpy không đủ mạnh. Ví dụ, Numpy không có bất kỳ cách nào để biểu diễn dữ liệu bị thiếu trong dữ liệu số nguyên (kể từ

# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype

7). Nhưng gấu trúc có thể sử dụng các cột số nguyên nullable.

Tại sao tôi nên ngừng sử dụng nó?

Vô tình trộn DTYPES Lý do đầu tiên, như được nêu trong các tài liệu là bạn có thể vô tình lưu trữ dữ liệu không phải là văn bản trong các cột đối tượng.
The first reason, as outlined in the docs is that you can accidentally store non-text data in object columns.

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

Thách thức để phân biệt các chuỗi và các đối tượng Python khác, một ví dụ rõ ràng khác là khó phân biệt giữa "chuỗi" và "đối tượng". Các đối tượng về cơ bản là loại chăn cho bất kỳ loại nào không hỗ trợ các hoạt động có thể điều trị được.
Another obvious example example is that it's harder to distinguish between "strings" and "objects". Objects are essentially the blanket type for any type that does not support vectorizable operations.

Consider,

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

Tối đa 0,25, hầu như không có cách nào để phân biệt rằng "A" và "B" không có cùng loại dữ liệu.

# pandas <= 0.25  
df.dtypes

A    object
B    object
dtype: object

df.select_dtypes(object)

   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

Từ Pandas 1.0, điều này trở nên đơn giản hơn rất nhiều:

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

Khả năng đọc này là tự giải thích ;-)
This is self-explanatory ;-)

Ok, vậy tôi có nên ngừng sử dụng nó ngay bây giờ không?

...Không. Khi viết câu trả lời này (phiên bản 1.1), không có lợi ích hiệu suất nhưng các tài liệu mong đợi các cải tiến trong tương lai sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất và giảm sử dụng bộ nhớ cho các cột ____10 trái ngược với các đối tượng. Tuy nhiên, như đã nói, tuy nhiên, không bao giờ là quá sớm để hình thành những thói quen tốt!are no performance benefits but the docs expect future enhancements to significantly improve performance and reduce memory usage for

# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype

0 columns as opposed to objects. With that said, however, it's never too early to form good habits!

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Approach:

Bàn luận
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem cách chuyển đổi các cột CSV thành văn bản bằng Python và chúng ta cũng sẽ xem cách chuyển đổi tất cả các cột CSV thành văn bản.
Sau đó, tuần tự chuyển đổi từng phần tử của danh sách thành một chuỗi và tham gia chúng bằng một ký tự hoặc không gian cụ thể.

Đối với chương trình của chúng tôi, chúng tôi sẽ sử dụng tệp CSV sau:

Code:

Python3

# pandas >= 1.0
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'], dtype="string")
s.dtype
# StringDtype

9

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

0

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

1

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

3

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

4

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

5

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

6

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

8

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

9

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

0

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

1

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

2

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

4

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

5

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

6

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

7

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

8

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

2

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

3

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

4

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

8

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

9

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

8

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

1

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

9

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

# pandas <= 0.25  
df.dtypes

A    object
B    object
dtype: object

df.select_dtypes(object)

   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

2

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

5

# pandas <= 0.25  
df.dtypes

A    object
B    object
dtype: object

df.select_dtypes(object)

   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

4

# pandas <= 0.25  
df.dtypes

A    object
B    object
dtype: object

df.select_dtypes(object)

   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

5

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

6

# pandas <= 0.25  
df.dtypes

A    object
B    object
dtype: object

df.select_dtypes(object)

   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

7

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

2

# pandas <= 0.25  
df.dtypes

A    object
B    object
dtype: object

df.select_dtypes(object)

   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

9

Output:

Apple Banana JackFruit Orange Pineapple Guava Grapes Mango

100
70
30
120
90
50
80
200

Làm thế nào để chuyển đổi tất cả các cột CSV thành văn bản?

Đối với điều này, chúng tôi không cần nhập bất kỳ thư viện nào.

Code:

Python3

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

0

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

2

# pandas <= 0.25  
df.dtypes

A    object
B    object
dtype: object

df.select_dtypes(object)

   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

5

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

4

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

5

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

6

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

5

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

0

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

4

Apple Banana JackFruit Orange Pineapple Guava Grapes Mango

100
70
30
120
90
50
80
200

1

# pandas >= 1.0
pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string")

0       a
1       b
2    1.23
dtype: string

pd.Series(['a', 'b', 1.23], dtype="string").tolist()
# ['a', 'b', '1.23']   # it's a string and we just averted some potentially nasty bugs.

8

Apple Banana JackFruit Orange Pineapple Guava Grapes Mango

100
70
30
120
90
50
80
200

3

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

0

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

0

# pandas <= 0.25
pd.Series(['a', 'b', 1.23])   # whoops, this should have been "1.23"

0       a
1       b
2    1.23
dtype: object

pd.Series(['a', 'b', 1.23]).tolist()
# ['a', 'b', 1.23]   # oops, pandas was storing this as float all the time.

2

Apple Banana JackFruit Orange Pineapple Guava Grapes Mango

100
70
30
120
90
50
80
200

8

Apple Banana JackFruit Orange Pineapple Guava Grapes Mango

100
70
30
120
90
50
80
200

9

# pandas >= 1.0
# Convenience function I call to help illustrate my point.
df = df.convert_dtypes()
df.dtypes

A    string
B    object
dtype: object

df.select_dtypes("string")

   A
0  a
1  b
2  c

5

FRUIT_NAME PRICE
Apple 100
Banana 70
JackFruit 30
Orange 120
Pineapple 90
Guava 50
Grapes 80
Mango 200

1

FRUIT_NAME PRICE
Apple 100
Banana 70
JackFruit 30
Orange 120
Pineapple 90
Guava 50
Grapes 80
Mango 200

2

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [{}, [1, 2, 3], 123]})
df
 
   A          B
0  a         {}
1  b  [1, 2, 3]
2  c        123

2

FRUIT_NAME PRICE
Apple 100
Banana 70
JackFruit 30
Orange 120
Pineapple 90
Guava 50
Grapes 80
Mango 200

4

Output:

FRUIT_NAME PRICE
Apple 100
Banana 70
JackFruit 30
Orange 120
Pineapple 90
Guava 50
Grapes 80
Mango 200

Làm cách nào để thay đổi một cột thành dtype trong python?

Phương thức ASTYPE ().Chúng ta có thể chuyển bất kỳ kiểu dữ liệu Python, Numpy hoặc Pandas nào để thay đổi tất cả các cột của DataFrame sang loại đó hoặc chúng ta có thể chuyển từ điển có tên cột làm khóa và kiểu dữ liệu thành giá trị để thay đổi loại cột đã chọn.. We can pass any Python, Numpy or Pandas datatype to change all columns of a dataframe to that type, or we can pass a dictionary having column names as keys and datatype as values to change type of selected columns.

Làm cách nào để lập danh sách từ một cột trong Python?

Tolist () Bạn có thể chuyển đổi cột DataFrame của Pandas thành Liệt kê.DF ['khóa học'] trả về cột DataFrame dưới dạng một chuỗi và sau đó sử dụng các giá trị.Tolist () để chuyển đổi các giá trị cột thành liệt kê. you can convert pandas DataFrame Column to List. df['Courses'] returns the DataFrame column as a Series and then use values. tolist() to convert the column values to list.

Làm thế nào để bạn chuyển một cột trong Python?

Hàm chuyển vị () được sử dụng để chuyển đổi chỉ số và cột.Phản ánh DataFrame trên đường chéo chính của nó bằng cách viết các hàng dưới dạng các cột và ngược lại.Nếu đúng, dữ liệu cơ bản được sao chép.Mặt khác (mặc định), không có bản sao nào được thực hiện nếu có thể.. Reflect the DataFrame over its main diagonal by writing rows as columns and vice-versa. If True, the underlying data is copied. Otherwise (default), no copy is made if possible.

programming python Pandas string Astype string pandas DataFrame string Astype pandas

Hướng dẫn how do i convert a column to text in python? - làm cách nào để chuyển đổi một cột thành văn bản trong python?

Pandas> = 1.0: Đã đến lúc ngừng sử dụng astype(str)!

Tại sao tôi nên ngừng sử dụng nó?

Ok, vậy tôi có nên ngừng sử dụng nó ngay bây giờ không?

Python3

Làm thế nào để chuyển đổi tất cả các cột CSV thành văn bản?

Python3

Làm cách nào để thay đổi một cột thành dtype trong python?

Làm cách nào để lập danh sách từ một cột trong Python?

Làm thế nào để bạn chuyển một cột trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội