在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】-白红宇

先看一个非常简单的例子：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]df = pd.DataFrame(a)

有什么方法可以将列转换为适当的类型？例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。

解决方法

可以用的方法简单列举如下：

对于创建DataFrame的情形

如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型：

df = pd.DataFrame(a, dtype='float')  #示例1df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) #示例2df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {
   'column_name' : str})

对于单列或者Series

下面是一个字符串Seriess的例子，它的dtype为object：

>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10'])>>> s0         11         22       4.73    pandas4        10dtype: object

使用to_numeric转为数值。默认情况下，它不能处理字母型的字符串'pandas'：

>>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise')ValueError: Unable to parse string

可以将无效值强制转换为NaN，如下所示：

>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')0     1.01     2.02     4.73     NaN4    10.0dtype: float64

如果遇到无效值，第三个选项就是忽略该操作：

>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')# the original Series is returned untouched

对于多列或者整个DataFrame

如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。

对于某个DataFrame：

>>> a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]>>> df = pd.DataFrame(a, columns=['col1','col2','col3'])>>> df  col1 col2  col30    a  1.2   4.21    b   70  0.032    x    5     0

然后可以写：

df[['col2','col3']] = df[['col2','col3']].apply(pd.to_numeric)

那么'col2'和'col3'根据需要具有float64类型。

但是，可能不知道哪些列可以可靠地转换为数字类型。在这种情况下，设置参数：

df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

然后该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换，而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期)的列将被单独保留。

另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。

软转换——类型自动推断

版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串：

>>> df = pd.DataFrame({
   'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1']}, dtype='object')>>> df.dtypesa    objectb    objectdtype: object

然后使用infer_objects()，可以将列'a'的类型更改为int64：

>>> df = df.infer_objects()>>> df.dtypesa     int64b    objectdtype: object

由于'b'的值是字符串，而不是整数，因此'b'一直保留。

astype强制转换

如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。

示例如下：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])dfOut[16]:   one  two three0   a  1.2   4.21   b   70  0.032   x    5     0df.dtypesOut[17]: one      objecttwo      objectthree    objectdf[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)df.dtypesOut[19]: one       objecttwo      float64three    float64转自：https://vimsky.com/article/3694.html