数据类型转换pandas
时间: 2023-11-15 08:03:27 浏览: 34
Pandas中的数据类型转换有两种基本方法:使用astype()函数进行强制类型转换和使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime()。astype()函数可以将一个Pandas对象的数据类型转换为指定的数据类型,但是只能转换那些格式正确的数据。如果数据格式不正确,会报错。而to_numeric()、to_datetime()等函数可以将一个Pandas对象的数据类型转换为数值类型或日期时间类型。在Pandas中存在多种数据类型,包括object、int64、float64、bool、datetime64、timedelta等。我们可以根据需要选择合适的数据类型进行转换。
相关问题
pandas数据类型转换
在Pandas中,可以使用`astype()`方法进行数据类型转换。以下是一些常见的数据类型转换示例:
1. 转换为整数类型:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
```
2. 转换为浮点数类型:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
```
3. 转换为字符串类型:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)
```
4. 转换为日期时间类型:
```python
df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name'])
```
5. 转换为分类类型:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')
```
请注意,某些转换可能会导致数据丢失或错误,因此在进行类型转换之前,请确保数据符合转换规则。
pandas数组数据类型转换
Pandas数组数据类型转换可以通过as_type和to_numeric函数进行。除了数值型的int和float类型外,Pandas还支持object、category、bool和datetime类型的转换。astype函数可以将一个Series或DataFrame中的数据类型转换为指定的数据类型,但是只能转换那些格式正确的数据。如果数据格式不正确,会报错。to_numeric函数可以将一个Series中的数据类型转换为数值类型。如果转换失败,会返回NaN。另外,Pandas还支持分类数据类型,可以用category类型进行排序,并且可以自定义排序顺序。CategoricalDtype可以用来定义顺序。