pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理:更改明確指定數(shù)據(jù)的類(lèi)型
pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理:更改明確指定數(shù)據(jù)的類(lèi)型
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有幾種方法可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。其中一種是使用DataFrame.astype()方法,它可以把整個(gè)數(shù)據(jù)框或者某些列轉(zhuǎn)換為指定的類(lèi)型。例如:
輸出:
可以看到,所有的列都是object類(lèi)型,也就是字符串類(lèi)型。如果我們想把a(bǔ)ge列轉(zhuǎn)換為整數(shù)類(lèi)型,我們可以這樣做:
輸出:
除了astype()方法,還有一些其他的方法,比如DataFrame.convert_dtypes()方法,它可以把數(shù)據(jù)框中的列轉(zhuǎn)換為支持pd.NA的最佳類(lèi)型。
輸出:
可以看到,age列已經(jīng)變成了int32類(lèi)型。如果我們想把所有的列都轉(zhuǎn)換為整數(shù)類(lèi)型,我們可以這樣做:
輸出:
除了astype()方法,還有一些其他的方法,比如DataFrame.convert_dtypes()方法1,它可以把數(shù)據(jù)框中的列轉(zhuǎn)換為支持pd.NA的最佳類(lèi)型。
其他答案
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Pandas提供了一系列方法來(lái)更改明確指定數(shù)據(jù)的類(lèi)型。其中最常用的方法是astype()方法。astype()方法能夠非常快速地將指定的數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)類(lèi)型。使用該方法時(shí),需要指定目標(biāo)數(shù)據(jù)類(lèi)型,例如將字符串類(lèi)型轉(zhuǎn)換為整數(shù)型數(shù)據(jù)類(lèi)型:df ['column_name'] = df['column_name'].astype(int)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之前,需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型的檢查,并確保當(dāng)前數(shù)據(jù)類(lèi)型與目標(biāo)數(shù)據(jù)類(lèi)型兼容。如果當(dāng)前數(shù)據(jù)類(lèi)型不能轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)類(lèi)型,就會(huì)導(dǎo)致轉(zhuǎn)換失敗或統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果不準(zhǔn)確。在檢查當(dāng)前數(shù)據(jù)類(lèi)型時(shí),可以使用dtypes屬性,快速查看當(dāng)前數(shù)據(jù)類(lèi)型。此外,還有一種情況需要注意。那就是將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為日期型數(shù)據(jù)類(lèi)型。這種情況下,需要使用to_datetime()方法。該方法可以將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為日期型數(shù)據(jù)類(lèi)型,并指定日期的格式,以確保轉(zhuǎn)換正確。
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在 Pandas 中,我們可以使用 astype() 函數(shù)來(lái)更改明確指定數(shù)據(jù)的類(lèi)型。它接受一個(gè)參數(shù),用于指定要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)類(lèi)型。例如將一個(gè)包含數(shù)字和字符串的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)和字符串類(lèi)型:在第一個(gè)輸出中,"numbers" 和 "strings" 列都被視為對(duì)象類(lèi)型。在第二個(gè)輸出中,我們將 "numbers" 列轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)類(lèi)型,而 "strings" 列仍然是對(duì)象類(lèi)型。在第三個(gè)輸出中,我們將 "strings" 列轉(zhuǎn)換為字符串類(lèi)型,這樣數(shù)據(jù)框中的每一列都有明確的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

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