小编Cod*_*ody的帖子

我有两个具有相同列名但数据类型不同的数据框:

df1.dtypes

order                                                                                                             
int64
x                                                                                                                                
int64
y                                                                                                                     
int64

df2.dtypes

order                                                                                                            
object
x                                                                                                                    
object
y                                                                                                                    
object

数据帧比这大得多,所以我想捕获df1的名称/ dtypes并将df2转换为匹配.

我有一个名为 .pandas 的数据框df10。

cols10 = list(df10.columns)

我想将数据类型更改double为列名开头的位置"m_"

for param in cols10:
    if param.startswith("m_"):
        df10[[param]] = df10[[param]].apply(pd.to_double)

但是，我收到此错误：

AttributeError: 'module' object has no attribute 'to_double'

我正在研究正则表达式，但无法弄清楚这个插入符号究竟做了什么。我认为这个插入符号的意思是“不等于”，但在下面的这个查询中，我很困惑：

SELECT REGEXP_REPLACE('San Antonio', '(^[[:alpha:]]+)', 'CITY') TEST
FROM DUAL;

结果：

城市安东尼奥

'San' 应该符合 [:alpha:] 的要求，所以我不明白 caret 函数在这里做了什么。

我在数据框中有一列，我需要将其从对象转换为布尔值。但是，使用时，值从False变为。关于如何防止这种情况的任何想法？Trueastype

df['isgood'] 返回：

0    True
1    False
2    False

df['isgood'].astype(bool) 返回：

0    True
1    True
2    True