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Python cudf.Series.astype用法及代碼示例


用法:

Series.astype(dtype, copy=False, errors='raise')

將係列轉換為給定的 dtype

參數

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

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。

返回

outSeries

如果 dtypeself.dtype 相同,則返回 self.copy(deep=copy)

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

相關用法


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。