python改变列的数据类型_在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

先看一个非常简单的例子：

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

df = pd.DataFrame(a)

有什么方法可以将列转换为适当的类型？例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。

解决方法

可以用的方法简单列举如下：

对于创建DataFrame的情形

如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型：

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 = {'column_name' : str})

对于单列或者Series

下面是一个字符串Seriess的例子，它的dtype为object：

>>> s = pd.Ser

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