如何用Python的pandas库修改列的数据类型
off999 2024-09-13 13:36 46 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 students4、执行结果
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