使用pandas. datafframe .astype(<type>)函数来操作列的dtypes。

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(3,4), columns=list("ABCD"))
>>> df
          A         B         C         D
0  0.542447  0.949988  0.669239  0.879887
1  0.068542  0.757775  0.891903  0.384542
2  0.021274  0.587504  0.180426  0.574300
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

编辑:

处理缺失值:

>>> df
          A         B     C         D
0  0.475103  0.355453  0.66  0.869336
1  0.260395  0.200287   NaN  0.617024
2  0.517692  0.735613  0.18  0.657106
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].fillna(0.0).astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

使用'Int64'支持NaN

Astype (int)和Astype ('int64')不能处理缺失值(numpy int) astype('Int64')(注意大写I)可以处理缺失值(pandas int)

df['A'] = df['A'].astype('Int64') # capital I

这假设您希望将缺失的值保留为NaN。如果你打算归因他们，你可以按照Ryan的建议先填写na。

'Int64'(大写I)的例子

If the floats are already rounded, just use astype: df = pd.DataFrame({'A': [99.0, np.nan, 42.0]}) df['A'] = df['A'].astype('Int64') # A # 0 99 # 1 <NA> # 2 42 If the floats are not rounded yet, round before astype: df = pd.DataFrame({'A': [3.14159, np.nan, 1.61803]}) df['A'] = df['A'].round().astype('Int64') # A # 0 3 # 1 <NA> # 2 2 To read int+NaN data from a file, use dtype='Int64' to avoid the need for converting at all: csv = io.StringIO(''' id,rating foo,5 bar, baz,2 ''') df = pd.read_csv(csv, dtype={'rating': 'Int64'}) # id rating # 0 foo 5 # 1 bar <NA> # 2 baz 2

笔记

'Int64'是Int64Dtype的别名: df['A'] = df['A'].astype(pd.Int64Dtype()) #与astype('Int64')相同 大小/签名别名可用: 下界 上界 “Int8” -128年 127 “Int16” -32768年 32767年 “Int32” -2147483648年 2147483647年 “Int64” -9223372036854775808年 9223372036854775807年 “UInt8” 0 255 “UInt16” 0 65535年 “UInt32” 0 4294967295年 “UInt64” 0 18446744073709551615年

使用pandas. datafframe .astype(<type>)函数来操作列的dtypes。

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(3,4), columns=list("ABCD"))
>>> df
          A         B         C         D
0  0.542447  0.949988  0.669239  0.879887
1  0.068542  0.757775  0.891903  0.384542
2  0.021274  0.587504  0.180426  0.574300
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

编辑:

处理缺失值:

>>> df
          A         B     C         D
0  0.475103  0.355453  0.66  0.869336
1  0.260395  0.200287   NaN  0.617024
2  0.517692  0.735613  0.18  0.657106
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].fillna(0.0).astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

需要转换为int的列也可以在字典中提到，如下所示

df = df.astype({'col1': 'int', 'col2': 'int', 'col3': 'int'})

将所有浮点列转换为int

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4) * 10, columns=list('PQRS'))
>>> print(df)
...     P           Q           R           S
... 0   4.395994    0.844292    8.543430    1.933934
... 1   0.311974    9.519054    6.171577    3.859993
... 2   2.056797    0.836150    5.270513    3.224497
... 3   3.919300    8.562298    6.852941    1.415992
... 4   9.958550    9.013425    8.703142    3.588733

>>> float_col = df.select_dtypes(include=['float64']) # This will select float columns only
>>> # list(float_col.columns.values)

>>> for col in float_col.columns.values:
...     df[col] = df[col].astype('int64')

>>> print(df)
...     P   Q   R   S
... 0   4   0   8   1
... 1   0   9   6   3
... 2   2   0   5   3
... 3   3   8   6   1
... 4   9   9   8   3

虽然这里有很多选择， 还可以使用字典转换特定列的格式

Data = pd.read_csv('Your_Data.csv')

Data_2 = Data.astype({"Column a":"int32", "Column_b": "float64", "Column_c": "int32"})

print(Data_2 .dtypes) # Check the dtypes of the columns

这是更改特定列的数据格式以进行快速数据分析的一种有用且非常快速的方法。