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python中,用pandas将字符串数据类型转换成浮点数,语法怎么写?_百度...
1、DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
2、pandas.to_numeric(arg， errors=raise， downcast=None)将参数转换为数字类型。默认返回 dtype 为 float64 或 int64 ， 具体取决于提供的数据。使用 downcast 参数获取其他 dtype 。请注意，如果传入非常大的数字，则可能会导致精度损失。
3、Series可以保存的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值、日期时间对象等，基本上Python中的任何数据类型都可以在Series中存储。Series是Pandas库中的一个核心数据结构，它类似于一维数组，可以保存各种数据类型。这意味着，我们可以在Series中存储整数、浮点数、字符串等常见数据类型。
4、在Python中取两位小数的方法非常简单，可以使用Python内置的round函数或format函数。点击学习大厂名师精品课使用round函数，round函数接受两个参数：需要处理的数字和保留小数位数。例如，要保留小数点后两位，可以将第二个参数设置为2。
5、学完基本的字符串操作方法，我们来看一下如何结合NumPy来提高字符串操作的效率。我们可以将Pandas中的.str()方法与NumPy的np.where函数相结合，np.where函数是Excel的IF()宏的矢量化形式，它的语法如下：如果condition条件为真，则执行then，否则执行else。
6、Series 是一种一维的数组结构，主要由索引（标签）和数据值组成，能够保存任何数据类型（整型，浮点型，字符串或其他Python对象类型）。其中，索引类似于数组的下标，只不过series的索引不仅可以是数字，还可以是字符串，日期等类型。而数据值部分，不要求所有元素的类型完全相同，可以是任意类型。
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