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
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
其他回答
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。
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
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
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'})
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。
