在Pandas中更改列的資料型別 方法總結

先看乙個非常簡單的例子：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

df = pd.dataframe(a)

可以用的方法簡單列舉如下：

如果要建立乙個dataframe，可以直接通過dtype引數指定型別：

df = pd.dataframe(a, dtype='float')  #示例1

df = pd.dataframe(data=d, dtype=np.int8) #示例2
df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = )

>>> s = pd.series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10'])

>>> s01
1224.7
3    pandas410
dtype: object

>>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise')

valueerror: unable to parse string

>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')

01.0
12.0
24.7
3     nan
410.0
dtype: float64

>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')

# the original series is returned untouched

>>> a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

>>> df = pd.dataframe(a, columns=['col1','col2','col3'])
>>> df
col1 col2  col3
0    a  1.2
4.21    b   70
0.03
2    x    5
0

那麼'col2'和'col3'根據需要具有float64型別。

但是，可能不知道哪些列可以可靠地轉換為數字型別。在這種情況下，設定引數：

然後該函式將被應用於整個dataframe，可以轉換為數字型別的列將被轉換，而不能(例如，它們包含非數字字串或日期)的列將被單獨保留。

另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可將資料轉換為日期和時間戳。

版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用於將具有物件資料型別的dataframe的列轉換為更具體的型別。

例如，用兩列物件型別建立乙個dataframe，其中乙個儲存整數，另乙個儲存整數的字串：

>>> df = pd.dataframe(, dtype='object')

>>> df.dtypes
a    object
b    object
dtype: object

>>> df = df.infer_objects()

>>> df.dtypes
a     int64
b    object
dtype: object

如果試圖強制將兩列轉換為整數型別，可以使用df.astype(int)。

示例如下：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

df = pd.dataframe(a, columns=['one', 'two', 'three'])
dfout[16]: 
one  two three
0   a  1.2
4.21   b   70
0.03
2   x    5
0df.dtypes
out[17]: 
one      object
two      object
three    object
df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)
df.dtypes
out[19]: 
one       object
two      float64
three    float64

在Pandas中更改列的資料型別

先看乙個非常簡單的例子 a a 1.2 4.2 b 70 0.03 x 5 0 df pd.dataframe a 有什麼方法可以將列轉換為適當的型別？例如，上面的例子，如何將列2和3轉為浮點數？有沒有辦法將資料轉換為dataframe格式時指定型別？或者是建立dataframe，然後通過某種方法更...

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