本文主要是在pandas中如何对字符串进行切分。我们考虑一下下面的应用场景。 这个是我们的数据集(data),可以看到,数据集中某一列(name)是某个行业的分类。各个行业之间用符号 ‘|’分割。 我们要把用每个‘|...
主要介绍了pandas 如何分割字符的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
例如:36℃把36分割出来,并转成整形 data['温度'].str.replace('℃','').astype('int64') 原表 日期 工号 姓名 年龄 战斗力 温度 状态 里程 特常 地区 0 2020-05-01 21 丁智敏 37 200 36℃ 满血激活 近距离 ...
原字符串数据如下:即‘2014/3/31‘ 利用pd.to_datetime(data[‘LOAD_TIME’])转换过后为: 此时的内容已经可以进行加减计算了,dtype为datetime64 计算结果为:可以看到结果是数字+空格+days的形式,但dtype为...