Ich glaube nicht, dass es viel Nachfrage gibt, aber ... Die Umgebung soll auf Anakonda laufen. Möglicherweise möchten Sie den Typ ändern, wenn Sie CSV usw. mit Python in den Datenrahmen importieren. Es gibt eine Möglichkeit, die Werte einzeln herauszunehmen, den Typ zu konvertieren und wieder einzufügen, aber das ist schwierig. Wenn möglich, möchte ich jede Spalte auf einmal konvertieren. Angenommen, Sie haben die folgende Tabelle und haben diese CSV-Daten importiert.
| name | age | birthday |
|---|---|---|
| johan | 21 | 1999-01-01 |
| maria | 22 | 1999-01-02 |
| johan | 23 | 1999-01-03 |
Ich glaube nicht, dass es eine große Nachfrage gibt, aber ich möchte Zahlen in Zeichenfolgen umwandeln.
import pandas as pd
import datetime
test_data = pd.read_csv("test.csv")
type(test_data['age'][0])
test_data['age'] = test_data['age'].astype('str')
age = test_data['age'][0]
type(ages[0])
Ich denke, dass die Altersspalte vom Typ int ist, weil sie im Datenrahmen gegossen wird. Danach wird astype verwendet, um den Umwandlungstyp für jede Spalte zu konvertieren. Um ehrlich zu sein, glaube ich nicht, dass dies viel Sinn macht.
Werfen wir einen Blick auf die Datumsdaten der vorherigen Daten. Ich denke, es ist ein Zeichenkettentyp geworden. Ich denke, dies ist schwierig als Daten zu behandeln, deshalb werde ich es in einen Zeitstempel konvertieren.
type(test_data['birthday'][0])
test_data['birthday'] = pd.to_datetime(test_data['birthday'])
type(test_data['birthday'][0])
Es war eine Zusammenfassung, die ich sehen wollte, indem ich den Typ für jede Spalte des Datenrahmens konvertierte.
Recommended Posts