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
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。
其他回答
我也有同样的问题。
我找不到任何令人满意的解决方案。我的解决方案是简单地将这些float转换为str并删除'。0'这边。
在我的例子中，我只在第一列上应用它:
firstCol = list(df.columns)[0]
df[firstCol] = df[firstCol].fillna('').astype(str).apply(lambda x: x.replace('.0', ''))
我以为我有同样的问题，但实际上我有一个轻微的差异，使问题更容易解决。对于其他研究这个问题的人来说，检查输入列表的格式是值得的。在我的情况下，数字最初是浮点数，而不是问题中的字符串:
a = [['a', 1.2, 4.2], ['b', 70, 0.03], ['x', 5, 0]]
但是在创建dataframe之前过多地处理列表，我丢失了类型，所有内容都变成了字符串。
通过NumPy数组创建数据帧:
df = pd.DataFrame(np.array(a))
df
Out[5]:
0 1 2
0 a 1.2 4.2
1 b 70 0.03
2 x 5 0
df[1].dtype
Out[7]: dtype('O')
给出与问题中相同的数据帧，其中列1和列2中的条目被视为字符串。然而做
df = pd.DataFrame(a)
df
Out[10]:
0 1 2
0 a 1.2 4.20
1 b 70.0 0.03
2 x 5.0 0.00
df[1].dtype
Out[11]: dtype('float64')
实际上给出了一个数据帧，其中列的格式正确。
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'])
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
