pandas转换dtype

在pandas中，可以使用astype()方法来转换DataFrame或Series的数据类型(dtype)。astype()方法可以接受一个参数，用于指定目标数据类型。下面是一些常见的数据类型转换示例：

1. 将整数列转换为浮点数列：

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

2. 将字符串列转换为日期时间列：

   df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name'])

3. 将日期时间列转换为字符串列：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

4. 将布尔列转换为整数列（0表示False，1表示True）：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

5. 将字符串列转换为分类类型：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')

注意：在进行数据类型转换时，需要确保数据的格式正确，否则可能会引发错误。