python更改df数据类型

在Python中，可以使用pandas库来更改DataFrame（df）的数据类型。可以使用pandas.to_numeric()函数将一列的数据类型转换为数字类型。该函数的用法是pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)。

首先，通过查看DataFrame中的数据类型，可以发现某一列的数据类型为object，而不是需要的float类型。通常情况下，使用object类型没有问题。但是，如果需要对数据进行数学上的操作时，可能会出现异常。例如，比较DataFrame中的最大值。

为了更改DataFrame的数据类型，可以使用pandas.to_numeric()函数。将要转换的列作为参数传入函数中，该函数将会尝试将该列的值转换为数字类型。如果转换失败，可以根据errors参数的设置来决定是否抛出异常。另外，downcast参数可以用来指定数据类型的缩小范围。

使用pandas.to_numeric()函数对DataFrame的列进行转换后，可以观察到数据类型已经发生了变化，现在是需要的float类型。这样，在进行数学上的操作时就不会出现异常了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python dataframe更改数据类型](https://blog.csdn.net/weixin_39793553/article/details/110280133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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