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4 熊猫转换函数要知道用 Python！
原文：https://www.askpython.com/python-modules/pandas/pandas-conversion-functions
读者朋友们，你们好！在本文中，我们将关注 Python 中的 4 个重要的熊猫转换函数。
所以，让我们开始吧！
4 熊猫转换功能
在本主题的过程中，我们将在示例中使用自行车租赁计数预测数据集。你可以在这里找到数据集。
1。Pandas astype()函数
在 Pandas 模块中最常用的 Pandas 转换函数是 astype() 函数。
使用 astype()函数，我们可以轻松地将变量的数据类型从一种类型转换为另一种类型。因此，数据变量之间的相互转换变得容易。
举例:
在这个例子中，首先，我们使用 dtypes 对象检查 dataset 变量的数据类型。
BIKE.dtypes
变量的数据类型:
instant int64
dteday object
season int64
yr int64
mnth int64
holiday int64
weekday int64
workingday int64
weathersit int64
temp float64
atemp float64
hum float64
windspeed float64
casual int64
registered int64
cnt int64
dtype: object
除此之外，我们现在尝试使用 astype()函数将变量 season 的数据类型从整数更改为类别。
整数到类别的转换—
BIKE.season = BIKE.season.astype("category")
BIKE.dtypes
输出:
instant int64
dteday object
season category
yr int64
mnth int64
holiday int64
weekday int64
workingday int64
weathersit int64
temp float64
atemp float64
hum float64
windspeed float64
casual int64
registered int64
cnt int64
2。熊猫 isna()函数
说到数据分析和预处理，对我们来说，研究数据并提取出有意义的信息是非常重要的。检查空值的存在似乎是建模和转换之前的一个重要步骤。
使用 isna() 函数，我们可以很容易地检查空值的存在，如果有的话。这是一个布尔函数，如果它在列或数据集中检测到任何空值，则返回 TRUE。
举例:
在此示例中，isna()函数返回 false，因为它在数据集中遇到零缺失值或空值。
BIKE.isna()
输出:
Conversion Functions
3。Python notna()函数
使用 Python notna()函数，我们可以很容易地分离和查找不等于 NULL 或 na 的值。也就是说，如果 notna()函数检测到非空值的存在，它将返回 TRUE。
举例:
在下面的示例中， notna() 函数返回 TRUE，因为它在整个数据集中没有检测到任何空值。
BIKE.notna()
输出:
Conversion Functions Non Missing Values
4。Python dataframe.copy()函数
当涉及到操作数据集时，拥有原始数据的备份作为进行更改的备用副本对我们来说非常重要。这也有助于我们回滚到最初的情况，以防操纵不起作用。
举例:
在本例中，我们使用 copy() 函数创建了数据帧‘df ’,它保存了由 BIKE 对象表示的数据集的副本。
df = BIKE.copy()
print(df)
输出:
Pandas Copy Dataframe
结论
至此，我们已经结束了关于 Python 转换函数的主题。如果你遇到任何问题，欢迎在下面评论。
更多与 Python 编程相关的帖子，敬请关注我们！
在那之前，学习愉快！🙂