python dataframe更改列类型为浮点数的代码

可以使用 `astype()` 函数来更改列的类型。

例如，假设你有一个名为 `df` 的数据帧，其中有一列名为 "col"。要将这一列的类型更改为浮点数，可以使用以下代码：

df['col'] = df['col'].astype(float)

如果你想将整个数据帧的所有列都更改为浮点数，可以使用：

df = df.astype(float)

注意，这些代码可能会抛出异常，如果某些值无法转换为浮点数，则会发生这种情况。

相关问题

python DataFrame数据某一列用科学计数法显示

可以使用 pandas 中的 `set_option` 函数来设置 DataFrame 数据的显示格式。

假设你的 DataFrame 名称为 `df`，想要将列名为 `col_name` 的列显示为科学计数法，可以执行以下代码：

import pandas as pd

pd.set_option('display.float_format', '{:.2E}'.format)
print(df[['col_name']])

其中，`'{:.2E}'.format` 表示将浮点数格式化为科学计数法，保留两位小数。你可以根据需要修改这个格式化字符串。

dataframe多列修改为int

在Python的pandas库中，如果你有一个DataFrame，并想将其中的某几列数据从非整数类型转换为整数类型（通常指数值型），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要确保这些列的数据适合转化为整数类型，即它们应该是数字且没有非数值值（如字符串、NaN等）。可以使用`isnull()`函数检查是否存在缺失值。

df[cols_to_check] = df[cols_to_check].dropna()  # 删除含有NaN的行

2. 然后，你可以使用`astype()`函数将列转换为整数类型，例如`int64`代表整数。如果列原本是浮点数或其他需要向下取整的类型，可以指定`downcast='integer'`来优化存储空间。

df[cols_to_convert] = df[cols_to_convert].astype(int, downcast='integer')

这里的`cols_to_check`是你想要检查的列名列表，而`cols_to_convert`则是你希望转换成整数的列名列表。

注意：
- 如果有列包含无法转换为整数的值（如负无穷或非整数值），`astype()`会报错。
- 如果你想保留非整数值不变，可以直接选择性地对特定列进行转换，而不是所有列。