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        pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理:更改明確指定數(shù)據(jù)的類型

        匿名提問者 2023-03-29 10:37:02

        pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理:更改明確指定數(shù)據(jù)的類型

        我要提問

        推薦答案

          有幾種方法可以實現(xiàn)這個目的。其中一種是使用DataFrame.astype()方法,它可以把整個數(shù)據(jù)框或者某些列轉(zhuǎn)換為指定的類型。例如:

        5

          輸出:

        6

          可以看到,所有的列都是object類型,也就是字符串類型。如果我們想把age列轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型,我們可以這樣做:

        7

          輸出:

        8

          除了astype()方法,還有一些其他的方法,比如DataFrame.convert_dtypes()方法,它可以把數(shù)據(jù)框中的列轉(zhuǎn)換為支持pd.NA的最佳類型。

          輸出:

        8

          可以看到,age列已經(jīng)變成了int32類型。如果我們想把所有的列都轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型,我們可以這樣做:

        9

          輸出:

        10

          除了astype()方法,還有一些其他的方法,比如DataFrame.convert_dtypes()方法1,它可以把數(shù)據(jù)框中的列轉(zhuǎn)換為支持pd.NA的最佳類型。

         

        pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理:更改明確指定數(shù)據(jù)的類型

        其他答案

        •   Pandas提供了一系列方法來更改明確指定數(shù)據(jù)的類型。其中最常用的方法是astype()方法。astype()方法能夠非??焖俚貙⒅付ǖ臄?shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為目標數(shù)據(jù)類型。使用該方法時,需要指定目標數(shù)據(jù)類型,例如將字符串類型轉(zhuǎn)換為整數(shù)型數(shù)據(jù)類型:df ['column_name'] = df['column_name'].astype(int)。在進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之前,需要先進行數(shù)據(jù)類型的檢查,并確保當(dāng)前數(shù)據(jù)類型與目標數(shù)據(jù)類型兼容。如果當(dāng)前數(shù)據(jù)類型不能轉(zhuǎn)換為目標數(shù)據(jù)類型,就會導(dǎo)致轉(zhuǎn)換失敗或統(tǒng)計分析結(jié)果不準確。在檢查當(dāng)前數(shù)據(jù)類型時,可以使用dtypes屬性,快速查看當(dāng)前數(shù)據(jù)類型。此外,還有一種情況需要注意。那就是將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為日期型數(shù)據(jù)類型。這種情況下,需要使用to_datetime()方法。該方法可以將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為日期型數(shù)據(jù)類型,并指定日期的格式,以確保轉(zhuǎn)換正確。

        •   在 Pandas 中,我們可以使用 astype() 函數(shù)來更改明確指定數(shù)據(jù)的類型。它接受一個參數(shù),用于指定要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)類型。例如將一個包含數(shù)字和字符串的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)和字符串類型:在第一個輸出中,"numbers" 和 "strings" 列都被視為對象類型。在第二個輸出中,我們將 "numbers" 列轉(zhuǎn)換為浮點類型,而 "strings" 列仍然是對象類型。在第三個輸出中,我們將 "strings" 列轉(zhuǎn)換為字符串類型,這樣數(shù)據(jù)框中的每一列都有明確的數(shù)據(jù)類型。

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