pandas使用dtype/dtypes修改数据类型
更新时间：2024年06月26日 10:11:59 作者：呆萌的代Ma
在数据处理和分析中,经常需要对数据进行类型转换以满足特定的需求,本文主要介绍了pandas使用dtype/dtypes修改数据类型,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
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'],
['x', '5', '0']
], columns=['one', 'two', 'three'])
df['two'] = df['two'].astype('int64') # 修改'two'列为 int类型
| one | two | three |
|---|---|---|
| a | 1 | 4.2 |
| b | 70 | 0.03 |
| c | 5 | 0 |
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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