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
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
其他回答
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'})
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
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。
如果你想从字符串格式转换一列，我建议使用这段代码"
import pandas as pd
#My Test Data
data = {'Product': ['A','B', 'C','D'],
'Price': ['210','250', '320','280']}
data
#Create Data Frame from My data df = pd.DataFrame(data)
#Convert to number
df['Price'] = pd.to_numeric(df['Price'])
df
Total = sum(df['Price'])
Total
否则，如果你要将一些列值转换为数字，我建议你先过滤你的值并保存在空数组中，然后转换为数字。我希望这段代码能解决您的问题。
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'])
