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pandas使用dtype/dtypes修改数据类型

2024年07月04日 Python 我要评论
pandas类型用法一:修改某一列的数据类型df: pd.dataframe = pd.dataframe([ ['a', '1', '4.2'], ['b', '70', '0.03']

pandas类型

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用法一:修改某一列的数据类型

df: pd.dataframe = pd.dataframe([
    ['a', '1', '4.2'],
    ['b', '70', '0.03'],
    ['x', '5', '0']
], columns=['one', 'two', 'three'])

df['two'] = df['two'].astype('int64') # 修改'two'列为 int类型
onetwothree
a14.2
b700.03
c50

用法二:修改多列的数据类型

df: pd.dataframe = pd.dataframe([
    ['a', '1', '4.2'],
    ['b', '70', '0.03'],
    ['x', '5', '0']
], columns=['one', 'two', 'three'])

df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].apply(pd.to_numeric) # 内置函数,to_numeric() 可以将一列转换为数值类型,自动判断是 int 还是 float

类似的内置函数还包括:pd.to_datetime(),转换成时间类型datetime,还有pd.to_timedelta()转换为时间戳类型

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