更改 pandas 中的冷却数据类型 - Python

Pandas 是 Python 中非常流行的数据分析工具。 它提供了很多方便的函数和方法，使数据处理变得更加简单和快速。但有时候我们需要更改 DataFrame 中的数据类型，以便更好地分析和使用数据。在这里，我们将学习如何使用 Pandas 更改 DataFrame 中的数据类型。

背景

当使用 Pandas 从数据源（如 CSV 文件或 SQL 数据库）中加载数据时，Pandas 会自动检测每一列的数据类型。通常，它会根据每一列中的数据类型自动选择一个冷却数据类型。例如，如果一列包含整数，那么 Pandas 通常会选择整数类型。同样地，如果一列包含浮点数，那么 Pandas 通常会选择浮点数类型。

如何更改数据类型

有时，对于特定的分析和使用情况，我们需要更改列的数据类型。Pandas 提供了几种不同的方法来实现这一点。

1. 使用 astype 方法

Pandas DataFrame 对象的 astype 方法可以用来更改列的数据类型。下面是一个示例，将一个整数列转换为浮点数列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 'column_name' 列中的整数转换为浮点数
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

以上代码中，我们首先使用 read_csv 函数从 CSV 文件中加载数据。然后，我们使用 astype 方法将 'column_name' 列中的整数转换为浮点数。请用自己的数据替换 'column_name' 和 'data.csv'。

2. 使用 to_numeric 方法

有时，由于一些原因，Pandas 数据框中的列可能被解释为字符串，即使它们应该被解释为整数或浮点数。在这种情况下，可以使用 to_numeric 方法将该列转换为正确的数据类型。下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 'column_name' 列中的字符串转换为整数
df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce').astype(int)

以上代码中，我们首先使用 read_csv 函数从 CSV 文件中加载数据。然后，我们使用 to_numeric 方法将 'column_name' 列中的字符串转换为整数。注意， We use errors='coerce' 将无效值转换为 NaN。最后，我们使用 astype 方法将整数转换为 int 类型。

3. 使用专用函数

有时，由于一些原因，Pandas 不会正确地解释某些数据类型。在这种情况下，我们可以编写自己的函数来更改数据类型。例如，如果我们想把一个字符串转换成日期时间类型，可以使用 pandas.to_datetime 函数。类似地，如果我们想将一个列表转换为 Pandas DataFrame，可以使用 pandas.DataFrame.from_records 函数。

结论

Python 中的 Pandas 是一个非常强大的工具，可以用来处理和分析数据。通过本文，你已经学会了如何更改数据类型。有了这些技巧，你将能够更加灵活地处理常见的数据分析问题。