panda: 更改列的数据类型
来源:互联网 发布:淘宝订单处理中心 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 11:58
panda: 更改列的数据类型
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 three0 a 1.2 4.21 b 70 0.032 x 5 0df.dtypesOut[17]: one objecttwo objectthree objectdf[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)df.dtypesOut[19]: one objecttwo float64three float64
如前所述在上面的评论中, convert_objects
可以用来强迫 object
列在DataFrame更合适的数据类型。
这里方法的优点是可以一次性应用到整个 DataFrame: 不需要单独选择列并使用 astype
。 如果列不能转换为non-object数据类型,则只剩下一个列。
例如该方法将强制DataFrame的列将数字字符串保存到适当的数字数据类型:
>>> vals = [['q', '1', '4.2'], ['e', '70', '0.03'], ['d', '5', '0']]>>> df = pd.DataFrame(vals, columns=['a', 'b', 'c'])>>> df a b c0 q 1 4.21 e 70 0.032 d 5 0>>> df.dtypes # all columns have the object datatypea objectb objectc object>>> df.convert_objects(convert_numeric=True).dtypes # some columns can be converted a objectb int64c float64
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