我从列表列表中创建了一个DataFrame:
table = [
['a', '1.2', '4.2' ],
['b', '70', '0.03'],
['x', '5', '0' ],
]
df = pd.DataFrame(table)
如何将列转换为特定类型?在本例中，我想将列2和列3转换为浮点数。
是否有一种方法可以在转换到DataFrame时指定类型?还是先创建DataFrame，然后循环遍历列以更改每列的类型更好?理想情况下，我希望以动态的方式进行此操作，因为可能有数百个列，而我不想确切地指定哪些列属于哪种类型。我所能保证的是每一列都包含相同类型的值。
当前回答
df = df.astype({"columnname": str})
# e。G -用于将列类型更改为字符串 #df是你的数据框架
其他回答
是否有一种方法可以在转换到DataFrame时指定类型?
是的。其他答案在创建DataFrame之后转换dtypes，但是我们可以在创建时指定类型。根据输入格式使用DataFrame.from_records或read_csv(dtype=…)。
后者有时是必要的，以避免大数据的内存错误。
1. DataFrame.from_records
从所需列类型的结构化数组创建DataFrame:
x = [['foo', '1.2', '70'], ['bar', '4.2', '5']]
df = pd.DataFrame.from_records(np.array(
[tuple(row) for row in x], # pass a list-of-tuples (x can be a list-of-lists or 2D array)
'object, float, int' # define the column types
))
输出:
>>> df.dtypes
# f0 object
# f1 float64
# f2 int64
# dtype: object
2. read_csv (dtype =…)
如果从文件中读取数据，则使用read_csv的dtype参数在加载时设置列类型。
例如，这里我们读取30M行，其评级为8位整数，类型为分类:
lines = '''
foo,biography,5
bar,crime,4
baz,fantasy,3
qux,history,2
quux,horror,1
'''
columns = ['name', 'genre', 'rating']
csv = io.StringIO(lines * 6_000_000) # 30M lines
df = pd.read_csv(csv, names=columns, dtype={'rating': 'int8', 'genre': 'category'})
在这种情况下，我们在加载时将内存使用量减半:
>>> df.info(memory_usage='deep')
# memory usage: 1.8 GB
>>> pd.read_csv(io.StringIO(lines * 6_000_000)).info(memory_usage='deep')
# memory usage: 3.7 GB
这是避免大数据内存错误的一种方法。加载后并不总是可以更改dtype，因为我们可能没有足够的内存来加载默认类型的数据。
熊猫>= 1.0
下面这张图表总结了熊猫身上一些最重要的基因转换。
到字符串的转换是简单的.astype(str)，图中没有显示。
“硬”与“软”转换
注意，这里的“转换”既可以指将文本数据转换为实际数据类型(硬转换)，也可以指为对象列中的数据推断更合适的数据类型(软转换)。为了说明区别，我们来看一下
df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': [4, 5, 6]}, dtype=object)
df.dtypes
a object
b object
dtype: object
# Actually converts string to numeric - hard conversion
df.apply(pd.to_numeric).dtypes
a int64
b int64
dtype: object
# Infers better data types for object data - soft conversion
df.infer_objects().dtypes
a object # no change
b int64
dtype: object
# Same as infer_objects, but converts to equivalent ExtensionType
df.convert_dtypes().dtypes
当我只需要指定特定的列，并且我想要显式时，我使用(per pandas. datafframe .astype):
dataframe = dataframe.astype({'col_name_1':'int','col_name_2':'float64', etc. ...})
所以，使用原来的问题，但提供列名…
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['col_name_1', 'col_name_2', 'col_name_3'])
df = df.astype({'col_name_2':'float64', 'col_name_3':'float64'})
从pandas 1.0.0开始，我们有pandas. dataframe .convert_dtypes。您甚至可以控制要转换的类型!
In [40]: df = pd.DataFrame(
...: {
...: "a": pd.Series([1, 2, 3], dtype=np.dtype("int32")),
...: "b": pd.Series(["x", "y", "z"], dtype=np.dtype("O")),
...: "c": pd.Series([True, False, np.nan], dtype=np.dtype("O")),
...: "d": pd.Series(["h", "i", np.nan], dtype=np.dtype("O")),
...: "e": pd.Series([10, np.nan, 20], dtype=np.dtype("float")),
...: "f": pd.Series([np.nan, 100.5, 200], dtype=np.dtype("float")),
...: }
...: )
In [41]: dff = df.copy()
In [42]: df
Out[42]:
a b c d e f
0 1 x True h 10.0 NaN
1 2 y False i NaN 100.5
2 3 z NaN NaN 20.0 200.0
In [43]: df.dtypes
Out[43]:
a int32
b object
c object
d object
e float64
f float64
dtype: object
In [44]: df = df.convert_dtypes()
In [45]: df.dtypes
Out[45]:
a Int32
b string
c boolean
d string
e Int64
f float64
dtype: object
In [46]: dff = dff.convert_dtypes(convert_boolean = False)
In [47]: dff.dtypes
Out[47]:
a Int32
b string
c object
d string
e Int64
f float64
dtype: object
用这个:
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])
df
Out[16]:
one two three
0 a 1.2 4.2
1 b 70 0.03
2 x 5 0
df.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
