更改pandas数据帧格式

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 重命名列
df.rename(columns={'A': 'Column1', 'B': 'Column2'}, inplace=True)
print(df)

# 将某一列的数据类型转换为字符串
df['Column1'] = df['Column1'].astype(str)
print(df.dtypes)

# 按某一列排序
df.sort_values(by='Column1', inplace=True)
print(df)

# 根据条件筛选数据
filtered_df = df[df['Column1'] > 1]
print(filtered_df)

# 将长格式转换为宽格式
long_data = {'ID': [1, 1, 2, 2], 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'Value': [10, 20, 30, 40]}
long_df = pd.DataFrame(long_data)

wide_df = long_df.pivot(index='ID', columns='Category', values='Value')
print(wide_df)

# 去除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 或者填充空值
df.fillna(0, inplace=True)  # 用 0 填充空值

# 检查数据类型
print(df.dtypes)

# 转换数据类型
df['Column1'] = pd.to_numeric(df['Column1'], errors='coerce')