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...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...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...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。
