Галерея 2680487
Галерея 2680487
Доступ к информационному ресурсу ограничен на основании Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».
Не более 1 сообщения в 1 минуту ( Закрыть )
Главная Галерея 0853 (mike1987) 12 февраля 2023
Код для вставки этой фотографии в ФОРУМ |
Код для вставки этой фотографии в БЛОГ, ЛИЧНУЮ СТРАНИЦУ
© Права на все работы, опубликованные в Галерее Клуба Foto.ru, принадлежат их авторам.
размещать фотографии в Галерее, комментировать фотографии, общаться в форумах, обсуждать фототехнику
1. Ссылка на картинку
2. Ссылка на эту страницу
3. BBcode — большая картинка
4. BBcode — превью со ссылкой на картинку
5. BBcode — превью со ссылкой на страницу
Кликните мышкой на нужное поле, скопируйте код в буфер обмена.
1. HTML — большая картинка
2. HTML — превью со ссылкой на картинку
3. HTML — превью со ссылкой на страницу
Кликните мышкой на нужное поле, скопируйте код в буфер обмена.
Зарегистрированным пользователям баннерная реклама не показывается!
Вы хотите посетить раздел «Фото не для всех» Клуба Foto.ru. В силу особенностей данной категории, размещённые в ней фотографии могут Вас шокировать, оскорбить или нанести вред Вашей Нравственности
Администрация Клуба Foto.ru также предупреждает Вас, что в зависимости от вашего возраста, закон ограничивает Ваше право на просмотр подобных изображений.
Если Вы хотите начать просмотр данного раздела, нажмите кнопку "Войти в раздел" Тем самым Вы подтверждаете, что:
Для того, чтобы размещать комментарии, Вам необходимо авторизоваться .
Работа выставлена вне рейтинга. Статистика просмотров .
Sign up or log in to customize your list.
more stack exchange communities
company blog
Stack Overflow for Teams
– Start collaborating and sharing organizational knowledge.
Create a free Team
Why Teams?
Asked
5 years, 10 months ago
Modified
1 year, 7 months ago
26.6k 21 21 gold badges 117 117 silver badges 149 149 bronze badges
318 1 1 gold badge 2 2 silver badges 10 10 bronze badges
Sorted by:
Reset to default
Highest score (default)
Trending (recent votes count more)
Date modified (newest first)
Date created (oldest first)
797k 90 90 gold badges 1282 1282 silver badges 1206 1206 bronze badges
417 2 2 silver badges 12 12 bronze badges
1,153 10 10 silver badges 20 20 bronze badges
26.6k 21 21 gold badges 117 117 silver badges 149 149 bronze badges
13 1 1 silver badge 3 3 bronze badges
Not the answer you're looking for? Browse other questions tagged python python-3.x pandas or ask your own question .
Stack Overflow
Questions
Help
Products
Teams
Advertising
Collectives
Talent
Company
About
Press
Work Here
Legal
Privacy Policy
Terms of Service
Contact Us
Cookie Settings
Cookie Policy
Stack Exchange Network
Technology
Culture & recreation
Life & arts
Science
Professional
Business
API
Data
Accept all cookies
Necessary cookies only
Find centralized, trusted content and collaborate around the technologies you use most.
Connect and share knowledge within a single location that is structured and easy to search.
Hello I have an issue to convert column of object to integer for complete column.
I have a data frame and I tried to convert some columns that are detected as Object into Integer (or Float) but all the answers I already found are working for me
Then I tried to apply the to_numeric method but doesn't work.
To numeric method
Then a custom method that you can find here: Pandas: convert dtype 'object' to int
but doesn't work either: data3['Title'].astype(str).astype(int)
( I cannot pass the image anymore - You have to trust me that it doesn't work)
I tried to use the inplace statement but doesn't seem to be integrated in those methods:
I am pretty sure that the answer is dumb but cannot find it
you have to use str before replace in order to get rid of commas only then change it to int/float other wise you will get error .
2 years and 11 months later, but here I go.
It's important to check if your data has any spaces, special characters (like commas, dots, or whatever else) first. If yes, then you need to basically remove those and then convert your string data into float and then into an integer (this is what worked for me for the case where my data was numerical values but with commas, like 4,118,662).
also you can try this code, work fine with me
With older version of Pandas there was no NaN for int but newer versions of pandas offer Int64 which has pd.NA .
So to go from object to int with missing data you can do this.
By switching to float first you avoid object cannot be converted to an IntegerDtype error.
Note it is capital 'I' in the Int64 .
In Pandas 1.0 the new pd.NA datatype has been introduced; the goal of pd.NA is to provide a “missing” indicator that can be used consistently across data types (instead of np.nan, None or pd.NaT depending on the data type).
With this in mind they have created the dataframe.convert_dtypes() and Series.convert_dtypes() functions which converts to datatypes that support pd.NA. This is currently considered experimental but might well be a bright future.
Removed the None, NaN entries using
But the Video Views were floats, as shown in dataset.head()
Thanks for contributing an answer to Stack Overflow!
By clicking “Post Your Answer”, you agree to our terms of service , privacy policy and cookie policy
To subscribe to this RSS feed, copy and paste this URL into your RSS reader.
Site design / logo © 2023 Stack Exchange Inc; user contributions licensed under CC BY-SA . rev 2023.3.8.43286
By clicking “Accept all cookies”, you agree Stack Exchange can store cookies on your device and disclose information in accordance with our Cookie Policy .
JavaScript chart by amCharts 3.21.14 JS map by amCharts
Варианты написания +7 (941) 2680487, +7(941) 268 04 87, 9412680487, +7 9412680487, +7 (941) 268-04-87, (941) 268 04 87, 7-941-268-04-87, +7(941)-268-04-87, (941)-268-04-87, 7 (941) 268 04 87, 8 941 268-04-87, +7 941 268-04-87, 7(941)-268-04-87, 8-941-268-04-87, 941 268 04 87, 8(941)2680487, 8 9412680487, 8(941) 268 04 87, +7(941)2680487, 8 (941) 2680487, 7 941 268 04 87, 8(941)-268-04-87, 8 941 2680487, 8 (941) 268-04-87, 8 941 268 04 87, +79412680487, +7 941 268 04 87, 941-268-04-87, 8 (941) 268 04 87, +7-941-268-04-87, 89412680487, (941)2680487, 7(941) 268 04 87, 7 9412680487, +7 (941) 268 04 87, +7 941 2680487, 7(941)2680487, 79412680487
Возможные адреса электронной почты 79412680487@yandex.ru, 89412680487@yandex.ru, 79412680487@gmail.ru, 89412680487@gmail.ru, 79412680487@mail.ru, 89412680487@mail.ru, 79412680487@list.ru, 89412680487@list.ru, 79412680487@bk.ru, 89412680487@bk.ru
Выберите оценку Нейтрально Положительно Отрицательно
Тип звонка Мошенники Реклама Коллекторы Спам Опросы Хулиганство Угрозы Другое
Попрошайки перезвона ...Татарстан шаман зекообразный))) Мошенники
Представились безопасностью банка сообщили что якобы с моего счета хотят снять деньги Мошенники
Достали,пора пилиции заняться безобразными звонками Спам
какие номера звонят , из какого города, подмена голоса Мошенники
Номер телефона 89412680487 принадлежит оператору АО ГЛОНАСС и находится в г. Москва и Московская область
Посмотреть или оставить комментарии .
Вам позвонили с номера +79412680487? Вы можете сообщить, кто и с какой целью осуществил звонок. Оставив отзыв, вы можете очень помочь другим людям.
Ваш отзыв успешно отправлен и будет опубликован на сайте после проверки модератором.
Любительский секс азиатской парочки
Покурила пососала поеблась
Улыбающаяся англичанка в нижнем белье