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如何在Dataframe中强制指定列类型?

在Dataframe中强制指定列类型可以使用Pandas库中的astype()方法。astype()方法可以将指定列的数据类型转换为特定类型。

具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:import pandas as pd
  2. 创建Dataframe对象:df = pd.DataFrame(data)
    • data:包含数据的字典、列表、数组等
  • 使用astype()方法指定列类型:df['column_name'] = df['column_name'].astype('desired_type')
    • column_name:要指定类型的列名
    • desired_type:所需的数据类型,如int、float、str等

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建Dataframe对象
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Height': [175.5, 160.2, 180.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 强制指定列类型
df['Age'] = df['Age'].astype(int)
df['Height'] = df['Height'].astype(float)

# 打印Dataframe
print(df.dtypes)

输出结果:

代码语言:txt
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Name       object
Age         int32
Height    float64
dtype: object

在上述示例中,我们创建了一个包含姓名、年龄和身高的Dataframe。然后,使用astype()方法将年龄列的数据类型强制转换为整数类型,将身高列的数据类型强制转换为浮点数类型。最后,打印出Dataframe的数据类型,可以看到列的数据类型已经被成功转换。

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