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

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

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

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'])

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。

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。