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在read_ex上使用pandas更改数据类型
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<p>我正在寻求一些帮助,因为我实际上对熊猫(和Python)还很陌生。 我遇到了一些数据的数据类型转换问题。在</p> <p>如您所见(并尝试),我试图告诉pandas,我希望它将“DEP”数据列作为字符串读取(因为我希望保持数据不变)</p> <pre><code>>>> df = pd.read_excel("http://www2.impots.gouv.fr/documentation/statistiques/ircom2003/dep/060.xls", 0, skiprows=23, na_values="n.d.") >>> df.dtypes Unnamed: 0 float64 DEP float64 Commune float64 ... >>> df["DEP"] = df["DEP"].astype(str) >>> df.dtypes Unnamed: 0 float64 DEP object Commune float64 ..... >>> df["DEP"][5] '60.0' </code></pre> <p>如果需要,可以下载excel文件,但是输入数据如下:(我在列名之间添加了斜杠)</p> ^{pr2}$ <p>在本例中,我只想将数据“060”和“001”保留为字符串。 我使用的是python3.4和pandas 0.16</p> <p>非常感谢你的帮助。在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>可以使用以下格式转换为字符串:</p> <pre><code>df["DEPS"]=df["DEPS"].map(lambda x:'{0:03d}'.format(int(x))) </code></pre> <p>convert to int以删除小数点,并将int转换为带3位数字的字符串。在</p> <p>编辑:为了详细说明,excel将数字存储为浮点数,而不是像csv文件那样的字符串。读取.csv文件时,可以指定列“dtype”s</p>
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