是否有一种方法可以在转换到DataFrame时指定类型?

是的。其他答案在创建DataFrame之后转换dtypes，但是我们可以在创建时指定类型。根据输入格式使用DataFrame.from_records或read_csv(dtype=…)。

后者有时是必要的，以避免大数据的内存错误。

1. DataFrame.from_records

从所需列类型的结构化数组创建DataFrame:

x = [['foo', '1.2', '70'], ['bar', '4.2', '5']]

df = pd.DataFrame.from_records(np.array(
    [tuple(row) for row in x], # pass a list-of-tuples (x can be a list-of-lists or 2D array)
    'object, float, int'       # define the column types
))

输出:

>>> df.dtypes
# f0     object
# f1    float64
# f2      int64
# dtype: object

2. read_csv (dtype =…)

如果从文件中读取数据，则使用read_csv的dtype参数在加载时设置列类型。

例如，这里我们读取30M行，其评级为8位整数，类型为分类:

lines = '''
foo,biography,5
bar,crime,4
baz,fantasy,3
qux,history,2
quux,horror,1
'''
columns = ['name', 'genre', 'rating']
csv = io.StringIO(lines * 6_000_000) # 30M lines

df = pd.read_csv(csv, names=columns, dtype={'rating': 'int8', 'genre': 'category'})

在这种情况下，我们在加载时将内存使用量减半:

>>> df.info(memory_usage='deep')
# memory usage: 1.8 GB

>>> pd.read_csv(io.StringIO(lines * 6_000_000)).info(memory_usage='deep')
# memory usage: 3.7 GB

这是避免大数据内存错误的一种方法。加载后并不总是可以更改dtype，因为我们可能没有足够的内存来加载默认类型的数据。

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

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'})

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。

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。

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。