用法:
Series.astype(dtype, copy=False, errors='raise')
將係列轉換為給定的 dtype
- dtype:數據類型,或列名的字典 -> 數據類型
使用 numpy.dtype 或 Python 類型將 Series 對象轉換為相同類型。或者,使用 {col: dtype, ...},其中 col 是係列名稱,dtype 是要轉換為的 numpy.dtype 或 Python 類型。
- copy:布爾值,默認為 False
當
copy=True
時返回 deep-copy 。請注意,默認使用copy=False
設置,因此對值的更改可能會傳播到其他 cudf 對象。- errors:{‘raise’, ‘ignore’, ‘warn’},默認 ‘raise’
控製對提供的 dtype 的無效數據引發異常。
raise
: 允許引發異常ignore
:抑製異常。出錯時返回原始對象。warn
:將最後的異常打印為警告並返回原始對象。
- out:Series
如果
dtype
與self.dtype
相同,則返回self.copy(deep=copy)
。
參數:
返回:
例子:
>>> import cudf >>> series = cudf.Series([1, 2], dtype='int32') >>> series 0 1 1 2 dtype: int32 >>> series.astype('int64') 0 1 1 2 dtype: int64
轉換為分類類型:
>>> series.astype('category') 0 1 1 2 dtype: category Categories (2, int64): [1, 2]
使用自定義排序轉換為有序分類類型:
>>> cat_dtype = cudf.CategoricalDtype(categories=[2, 1], ordered=True) >>> series.astype(cat_dtype) 0 1 1 2 dtype: category Categories (2, int64): [2 < 1]
請注意,使用
copy=False
(默認啟用)並更改新係列上的數據將傳播更改:>>> s1 = cudf.Series([1, 2]) >>> s1 0 1 1 2 dtype: int64 >>> s2 = s1.astype('int64', copy=False) >>> s2[0] = 10 >>> s1 0 10 1 2 dtype: int64
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- Python cudf.Series.abs用法及代碼示例
- Python cudf.Series.atan用法及代碼示例
- Python cudf.Series.ceil用法及代碼示例
- Python cudf.Series.update用法及代碼示例
- Python cudf.Series.max用法及代碼示例
- Python cudf.Series.head用法及代碼示例
- Python cudf.Series.reindex用法及代碼示例
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- Python cudf.Series.min用法及代碼示例
注:本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.Series.astype。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。