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Python中的数据类型更改:使用drop删除行时更改数据类型

在Python中,要更改数据类型可以使用astype()方法或astype()函数。astype()方法用于Series和DataFrame对象,而astype()函数用于普通的Python数据类型。

使用astype()方法更改数据类型的语法如下:

代码语言:txt
复制
df['列名'] = df['列名'].astype('新数据类型')

其中,df是DataFrame对象,列名是要更改数据类型的列名,新数据类型是要更改成的数据类型。

使用astype()函数更改数据类型的语法如下:

代码语言:txt
复制
new_value = astype(原值, '新数据类型')

其中,原值是要更改数据类型的值,新数据类型是要更改成的数据类型。

下面是一些常见的数据类型更改示例:

  1. 将整数类型更改为浮点数类型:
代码语言:txt
复制
df['列名'] = df['列名'].astype(float)

代码语言:txt
复制
new_value = astype(原值, float)
  1. 将浮点数类型更改为整数类型:
代码语言:txt
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df['列名'] = df['列名'].astype(int)

代码语言:txt
复制
new_value = astype(原值, int)
  1. 将字符串类型更改为日期类型:
代码语言:txt
复制
df['列名'] = pd.to_datetime(df['列名'])

代码语言:txt
复制
new_value = pd.to_datetime(原值)
  1. 将日期类型更改为字符串类型:
代码语言:txt
复制
df['列名'] = df['列名'].astype(str)

代码语言:txt
复制
new_value = astype(原值, str)

需要注意的是,数据类型更改可能会导致数据丢失或不准确,因此在更改数据类型之前,应该确保数据的准确性和完整性。

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