如何将dataframe中除了第一列（日期）格式不变，其余数字转为float

可以使用`astype()`方法将除了第一列以外的所有列的数据类型转换为float，示例代码如下：

df.iloc[:, 1:] = df.iloc[:, 1:].astype(float)

其中`iloc[:, 1:]`表示选取除了第一列以外的所有列，`.astype(float)`表示将选中的所有列的数据类型转换为float。

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将pandas dataframe 中的某列格式转为datetime格式

可以使用 pandas 的 to_datetime 方法将某列转换为 datetime 格式。例如，假设我们有一个名为 df 的 dataframe，其中包含名为 "date" 的列，我们可以使用以下代码将其转换为 datetime 格式：

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

这将在原地修改 "date" 列，将其转换为 datetime 格式。如果存在其他的格式，可以使用 format 参数指定格式，例如：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

这将使用指定的格式将 "date" 列转换为 datetime 格式。

dataframe如何将str列转为float

可以使用`astype()`函数将字符串列转换为浮点数类型。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['1.23', '4.56', '7.89']})

# 将字符串列转换为浮点数类型
df['col1'] = df['col1'].astype(float)

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

运行上述代码后，输出将会是：

   col1
0  1.23
1  4.56
2  7.89

在这个示例中，我们使用`astype()`函数将`col1`列中的字符串转换为浮点数类型，并将转换后的结果赋值给了同一列。