改变熊猫的列类型

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

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

2020-02-18 10:12:48

其他回答

Df.info()给出了temp的初始数据类型，即float64

 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   date    132 non-null    object 
 1   temp    132 non-null    float64

现在，使用这段代码将数据类型更改为int64:

df['temp'] = df['temp'].astype('int64')

如果你再次执行df.info()，你会看到:

  #   Column  Non-Null Count  Dtype 
 ---  ------  --------------  ----- 
  0   date    132 non-null    object
  1   temp    132 non-null    int64

这表明您已经成功更改了列temp的数据类型。编码愉快!

2021-03-24 10:15:14

下面的代码将更改列的数据类型。

df[['col.name1', 'col.name2'...]] = df[['col.name1', 'col.name2'..]].astype('data_type')

在数据类型的地方，你可以给出你想要的数据类型，比如，str, float, int等。

2017-11-15 09:38:01

创建两个数据框架，每个数据框架的列都有不同的数据类型，然后将它们附加在一起:

d1 = pd.DataFrame(columns=[ 'float_column' ], dtype=float)
d1 = d1.append(pd.DataFrame(columns=[ 'string_column' ], dtype=str))

结果

In[8}:  d1.dtypes
Out[8]:
float_column     float64
string_column     object
dtype: object

创建数据帧后，可以在第一列中使用浮点变量填充它，在第二列中使用字符串(或任何您想要的数据类型)填充它。

2017-07-11 05:56:48

下面是一个函数，它以一个DataFrame和一个列列表作为参数，并将列中的所有数据强制转换为数字。

# df is the DataFrame, and column_list is a list of columns as strings (e.g ["col1","col2","col3"])
# dependencies: pandas

def coerce_df_columns_to_numeric(df, column_list):
    df[column_list] = df[column_list].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

举个例子:

import pandas as pd

def coerce_df_columns_to_numeric(df, column_list):
    df[column_list] = df[column_list].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['col1','col2','col3'])

coerce_df_columns_to_numeric(df, ['col2','col3'])

2017-06-14 05:42:21