python 使用dataframe时，如何通过astype()方法来显式指定数据类型

答：可以使用以下方法来通过astype()方法来显式指定数据类型：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['1', '2', '3'], 'col2': ['4', '5', '6']})

# 显式指定数据类型，将col1转换为int类型，将col2转换为float类型
df = df.astype({'col1': 'int', 'col2': 'float'})

print(df.dtypes)

输出结果为:

col1      int64
col2    float64
dtype: object

这样就将df中的col1转换为了int类型，将col2转换为了float类型。

相关问题

python 使用dataframe时，如何通过convert_objects()或者astype()方法来显式指定数据类型

对于convert_objects()方法，可以通过传递参数convert_dates=False来显式指定数据类型为字符串，例如：
df.convert_objects(convert_dates=False)

对于astype()方法，可以传递一个字典参数，其中key为列名，value为数据类型，例如：
df.astype({'col1': 'float', 'col2': 'int'})

请注意，这两种方法都只能在数据需要转换时使用，否则会降低代码性能。同时，数据类型的指定应该尽可能准确，以避免出现转换错误的情况。