我可以让pandas在执行数据帧操作之前转换数据类型吗？
是的，您可以使用pandas库中的astype()方法来转换数据帧中的数据类型。astype()方法可以接受一个参数，用于指定要转换的数据类型。以下是一个示例：
import pandas as pd
# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 查看数据帧的数据类型
print(df.dtypes)
# 输出：
# A int64
# B int64
# dtype: object
# 将'A'列的数据类型转换为float
df['A'] = df['A'].astype(float)
# 再次查看数据帧的数据类型
print(df.dtypes)
# 输出：
# A float64
# B int64
# dtype: object在上面的示例中，我们首先创建了一个包含整数的数据帧。然后，使用astype()方法将'A'列的数据类型转换为float。最后，我们打印出数据帧的数据类型，可以看到'A'列的数据类型已经成功转换为float。
这种数据类型转换在数据分析和数据处理中非常常见。例如，当您需要对某些列进行数值计算时，可能需要将其转换为适当的数据类型。此外，还可以使用astype()方法将字符串列转换为日期时间类型，以便进行时间序列分析。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估。
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分类列是在pandas中节省内存RAM的一种很好的方法，但是有时它们只会减慢速度。特别是在你通过了一个阶段，在这个阶段，你有一个大的数据帧，现在正在一个子集中工作。例如，在Jupyter中打印或使用qgrid之类的库时，它似乎不能很好地发挥作用。 我基本上想从数据帧中删除所有分类列，以加快简单操作的速度： 下面是一个示例： df = pd.DataFrame({"A": ["a", "b", "c", "a"],
"B": ["a",
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我正在处理单独的pandas数据框行，但在索引和插入行时遇到了强制问题。熊猫似乎总是想从int/float混合类型强制到全浮点类型，我看不到对这种行为的任何明显控制。
例如，下面是一个简单的数据框，其中a为int，b为float
import pandas as pd
pd.__version__ # '0.25.2'
df = pd.DataFrame({'a': [1], 'b': [2.2]})
print(df)
# a b
# 0 1 2.2
print(df.dtypes)
# a int64
# b
浏览 16提问于2019-10-24得票数 17
我有一个熊猫DataFrame对象，名为xiv，它有一列int64体积测量。
In[]: xiv['Volume'].head(5)
Out[]:
0 252000
1 484000
2 62000
3 168000
4 232000
Name: Volume, dtype: int64
我读过其他文章(如和)，它们提出了以下解决方案。但是，当我使用这两种方法时，似乎并没有改变底层数据的dtype：
In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume'])
In[]
浏览 13提问于2016-10-17得票数 45
回答已采纳
我们现在都有一个问题： with it‘s非常好，解释了如何更改列的数据类型，但是如果我有一个带有以下df.dtypes的dataframe df怎么办？
A object
B int64
C int32
D object
E int64
F float32
如果没有明确性，我如何更改？提到所有int64类型都转换为int32类型的列名？因此，期望的结果是：
A object
B int32
C int32
D object
E int32
F float32
浏览 0提问于2020-01-29得票数 7
回答已采纳
假设我得到了这个多索引DataFrame >>> df = pandas.DataFrame(index=range(3), columns=pandas.MultiIndex.from_product(
(('A', 'B'), ('C', 'D'), ('E', 'F'))))
>>> df
A B
浏览 39提问于2019-06-23得票数 1
回答已采纳
我使用toPandas()将pyspark数据帧转换为pandas数据帧。但是，因为某些数据类型不对齐，所以pandas会将数据帧中的某些列强制转换为object。
我想用实际的字符串在我的列上运行.str，但似乎不能让它工作(如果没有显式地找到首先要转换的列)。我遇到了
AttributeError: Can only use .str accessor with string values!
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for col in df.columns:
浏览 1提问于2020-06-23得票数 1
这应该很简单，但我找不到一个能产生可接受结果的解决方案。我有以下数据帧：
df = Building Block Lot
A 5731 54
B 5738 34
现在我需要组合Block (dtype float64)和Lot (dtype float64)列，还要在所有组合前面加上"30“，并在Block后面直接添加"00”。期望的结果是：
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B
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我想要更改可以在空Pandas数据帧中输入的数据类型。因此，我尝试了下面的方法，但它不起作用。有谁能给我一个如何解决这个问题的提示吗？
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>>> df
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Index: []
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我注意到一种我不太明白的行为。
我正在将数据流项的列表转换为dataframe。当所有的值都不是-无值时，所有的东西都会像预期的那样工作：
from dataclasses import dataclass
from dataclasses import asdict
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@dataclass
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name: str = None
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浏览 1提问于2022-05-09得票数 0
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在python中研究这个属性时：
Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 sport 668522 non-null object
1 dport 668522 non-null object
这些价值是：
sport dport
0 6226 80
1 6227
浏览 5提问于2022-09-22得票数 0
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3回答
我想读取指定列的字符串类型的csv文件，数据文件位于以下位置：
请下载并保存为$HOME\cbond.csv(由于GFW的原因，无法上传到dropbox和其他网盘，建国云提供英文界面，创建自己的免费账号并下载我的样本数据文件)。
import pandas as df
df = pd.read_csv('cbond.csv',sep=',',header=0, converters={'正股代码':str})
我使用转换器将csv文件中的列正股代码设置为字符串类型，并使用df.info()检查所有列的数据类型。
df.info()
<cl
浏览 31提问于2020-02-21得票数 4
回答已采纳
我有一个子字符串列表，我想检查数据帧中哪些列包含这些子字符串，以便更改它们的数据类型。
例如，如果“Cred_Amount”是列表中的子字符串，那么名为“Amount_123”的列应该将其数据类型更改为int。
lst = ["Amount", "ID"]
df = pd.DataFrame({'ID_Loan': [2199, 3994, 8499, 74889, 83479],'Loan_Amount': ['100', '122', '222', '350',
浏览 0提问于2019-06-07得票数 0
看一看熊猫DataFrame 。
我有某些列是字符串，还有一些列是整数/浮点数。但是，数据集中的所有列目前都是用“类别”dtype格式化的。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 29744 entries, 0 to 29743
Data columns (total 366 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 ASBG01 2
浏览 6提问于2022-02-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我导入了一个具有不同类型列的DataFrame。如下所示：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1272 entries, 0 to 1271
Columns: 189 entries, Year to HUMAN_rank
dtypes: float64(67), int64(1), object(121)
memory usage: 1.8+ MB
我想要想出一个函数来迭代DataFrame的每一列，识别每一列中的值的类型，如果该列具有object类型，则将其转换为float。
浏览 32提问于2018-08-18得票数 -2
回答已采纳
我有一个包含多列的数据格式。
df = pd.DataFrame({'A' : [1.0, 3.0, 4.0, 5.0, 2.0],
'B' : [2, 4, 5, 8, 9],
'C' : [1.8, 4.1, 4.0, 5.6, 2.0],
'D' : [99, 100, 101, 101, 99],
'D' : [99.0, 1000.0, np.nan, 101.
浏览 4提问于2021-05-18得票数 2
回答已采纳
2回答
如何为每一列设置特定的数据类型？
我用Pandas打开了一个包含236列的.txt文件。
例如，我有一个名为“系统时间”的列，另一个名为"Temperature“的列，还有一个名为"Alarm”的列，……
对于“系统时间”我想使用DateTime，对于“温度”我想使用float，因为值有十进制数(例如24.4)，而对于“警报”我想使用string。
有人能帮我吗？
浏览 0提问于2014-10-26得票数 0
当您使用“外部”合并在某些值上合并两个索引数据帧时，python/pandas会自动将Null (NaN)值添加到它无法匹配的字段中。这是正常行为，但它会更改数据类型，并且您必须重新声明列应该具有的数据类型。
fillna()或dropna()似乎不会在合并后立即保留数据类型。我需要一个合适的表结构吗？
通常我会运行numpy np.where(field.isnull() etc)，但这意味着对所有列都运行。
有什么解决方法吗？
浏览 4提问于2016-04-20得票数 27
我正在尝试使用python pandas读取CSV文件，在结果数据帧中，返回一列作为float64数据类型而不是int64数据类型。但是我可以看到，在现有的CSV文件中，大多数值都是数字，其中一些值是空值
df = pd.read_csv(file)
dh.head(3)
Name State Id
SFO CA 123.0
JFK NY 152.0
CHG IL NaN
ABC AZ NaN
df.dypes
Name Object
State Object
Id float64
我尝试将Id列转换为Int64，以便将数据上传到oracle表
浏览 1提问于2020-03-31得票数 1
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