设置列数据类型 pandas - Python

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具，它能够轻松地处理大规模数据集。在 Pandas 中，我们可以通过 dtypes 属性来查看数据框中每列的数据类型。但是，当我们读入的数据比较复杂时，Pandas 也经常无法正确地确定数据类型。因此，我们需要手动设置列的数据类型。

方法一：在读取数据时设置数据类型

我们可以在读取数据时通过 dtype 参数来指定每列的数据类型。例如，我们可以将某列的数据类型指定为整型：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_name': int})

如果需要指定多个列的数据类型，则可以在字典中添加多个键值对，如：

df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_1': int, 'column_2': float, 'column_3': str})

方法二：使用 astype 方法设置数据类型

我们也可以在数据框中使用 astype 方法来设置某一列的数据类型。例如，将某列数据类型转换为整型：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

这种方法比方法一更加灵活，可以在读入数据之后单独更改某些列的数据类型。

方法三：使用 convert_dtypes 方法

在 Pandas 1.0 版本中，新增了 convert_dtypes 方法，它可以自动将数据类型转换为最佳的类型，并且能够识别日期时间格式、字符串格式、整型和浮点型等数据类型。

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

注意事项

在设置数据类型时，需要注意以下几点：

1. 数据类型的设置必须在读取数据或更改数据之前完成。
2. 设置数据类型时，应该保证数据的格式正确，否则可能会引发数据转换错误。
3. 对于 NaN 值，Pandas 中的整型数据类型（如 int64）无法接受，应该使用浮点型数据类型（如 float64）来表示。

以上是设置列数据类型的三种方法，根据实际情况选择最合适的方法即可。