pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理:更改明確指定數(shù)據(jù)的類型
pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理:更改明確指定數(shù)據(jù)的類型
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有幾種方法可以實現(xiàn)這個目的。其中一種是使用DataFrame.astype()方法，它可以把整個數(shù)據(jù)框或者某些列轉(zhuǎn)換為指定的類型。例如：
輸出：
可以看到，所有的列都是object類型，也就是字符串類型。如果我們想把age列轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，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的最佳類型。
輸出：
可以看到，age列已經(jīng)變成了int32類型。如果我們想把所有的列都轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，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的最佳類型。
其他答案
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Pandas提供了一系列方法來更改明確指定數(shù)據(jù)的類型。其中最常用的方法是astype()方法。astype()方法能夠非?？焖俚貙⒅付ǖ臄?shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)類型。使用該方法時，需要指定目標(biāo)數(shù)據(jù)類型，例如將字符串類型轉(zhuǎn)換為整數(shù)型數(shù)據(jù)類型：df ['column_name'] = df['column_name'].astype(int)。在進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之前，需要先進行數(shù)據(jù)類型的檢查，并確保當(dāng)前數(shù)據(jù)類型與目標(biāo)數(shù)據(jù)類型兼容。如果當(dāng)前數(shù)據(jù)類型不能轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)類型，就會導(dǎo)致轉(zhuǎn)換失敗或統(tǒng)計分析結(jié)果不準確。在檢查當(dāng)前數(shù)據(jù)類型時，可以使用dtypes屬性，快速查看當(dāng)前數(shù)據(jù)類型。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)來更改明確指定數(shù)據(jù)的類型。它接受一個參數(shù)，用于指定要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)類型。例如將一個包含數(shù)字和字符串的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)和字符串類型：在第一個輸出中，"numbers" 和 "strings" 列都被視為對象類型。在第二個輸出中，我們將 "numbers" 列轉(zhuǎn)換為浮點類型，而 "strings" 列仍然是對象類型。在第三個輸出中，我們將 "strings" 列轉(zhuǎn)換為字符串類型，這樣數(shù)據(jù)框中的每一列都有明確的數(shù)據(jù)類型。
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