将每个值设置为一个浮点数，但在pandas中返回一个对象

在pandas中，可以使用astype()方法将每个值设置为浮点数，并返回一个新的对象。astype()方法用于将Series或DataFrame的数据类型转换为指定的数据类型。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含整数的Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 将Series中的值转换为浮点数
float_data = data.astype(float)

# 打印转换后的结果
print(float_data)

输出结果为：

0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: float64

在这个例子中，我们首先创建了一个包含整数的Series对象data。然后，使用astype(float)将Series中的值转换为浮点数，并将结果赋给新的对象float_data。最后，打印出转换后的结果。

这个方法在处理数据类型转换时非常有用，特别是在数据分析和处理中经常需要将数据类型转换为适合特定计算或可视化的格式。在pandas中，还可以使用dtypes属性查看Series或DataFrame的数据类型。