如何动态转换 Pandas DataFrame 中的列类型？

转换 Pandas 中的列类型

在您的示例中，您可以在 DataFrame 创建期间将第 2 列和第 3 列转换为浮点数。 Pandas 提供了多种动态转换列类型的方法，方法如下：

使用 to_numeric():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

使用 astype():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].astype(float)

两种方法都允许指定数据类型作为参数，并忽略无效值（强制选项）。

使用 infer_objects():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].infer_objects()

此方法尝试推断正确的数据类型（例如，整数到 int64）基于列值。

使用Convert_dtypes():

convert_dtypes = {'Col2': float, 'Col3': float}
df = df.convert_dtypes(convert_dtypes)

此方法允许显式指定每列所需的数据类型。

通过选择适当的方法并动态指定列名称，您可以根据需要转换 DataFrame 中的列类型。

以上是如何动态转换 Pandas DataFrame 中的列类型？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！