在pandas中,可以使用astype()方法来更改多列的数据类型。astype()方法接受一个字典作为参数,字典的键是列名,值是要转换的数据类型。例如,要将"column1"和"column2"两列的数据类型更改为整数类型,可以使用以下代码:
df[['column1', 'column2']] = df[['column1', 'column2']].astype(int)
要删除无效行,可以使用dropna()方法。dropna()方法默认删除包含任何缺失值的行。例如,要删除包含任何缺失值的行,可以使用以下代码:
df = df.dropna()
如果只想删除特定列中包含缺失值的行,可以使用subset参数指定列名。例如,要删除"column1"列中包含缺失值的行,可以使用以下代码:
df = df.dropna(subset=['column1'])
以上是关于如何更改pandas中多列的数据类型和删除无效行的基本方法。根据具体的数据和需求,可能还需要进行其他的数据清洗和处理操作。
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