大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了根据 Python 中的列位置更改数据类型,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
示例数据集:
data1 = {'Item': ['Bread','Milk','Rice','Wheat'],'Price': [20.00,21.00,19.00,18.00],'Unit':[34.3,45.23,12.0,17.2]} country1 = pd.DataFrame(data1)
@H_618_7@现在假设我有 5 个国家/地区的数据。对于所有国家,我想将价格和单位转换为整数。但是我想根据列位置而不是列名来转换它们(因为它们可以有本地语言的列名)。
请建议最好的方法。
附言- 我正在尝试使用以下代码创建一个数据框
country1.columns[[1,2]] = country1.columns[[1,2]].astype(int)
@H_618_7@并收到以下错误消息
TypeError: Index does not support mutable operations
@H_618_7@解决方法
尝试将您的列作为列表,然后使用列表中的索引来设置正确的列。
data1 = {'Item': ['Bread','Milk','Rice','Wheat'],'Price': [20.00,21.00,19.00,18.00],'Unit':[34.3,45.23,12.0,17.2]} country1 = pd.DataFrame(data1) cols = country1.columns.tolist() # or just country1.columns country1[[cols[1],cols[2]]] = country1[[cols[1],cols[2]]].astype(int)
@H_618_7@得到
Item Price Unit 0 Bread 20 34 1 Milk 21 45 2 Rice 19 12 3 Wheat 18 17
@H_618_7@ ,您可以尝试这样的操作,通过列名选择要更改的列。
import pandas as pd data1 = {'Item': ['Bread',17.2]} country1 = pd.DataFrame(data1) country1 = country1.astype({'Price': int})
@H_618_7@如果你需要多列,你可以在字典中为不同的列标题设置多个键。
country1 = country1.astype({'Price': int})
@H_618_7@大佬总结
以上是大佬教程为你收集整理的根据 Python 中的列位置更改数据类型全部内容,希望文章能够帮你解决根据 Python 中的列位置更改数据类型所遇到的程序开发问题。
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