pandas 读取后数据默认是object，怎么调成数值

可以使用 pandas 中的 astype() 方法将 object 类型转换为数值类型。例如，如果想将 DataFrame 中的某一列转换为 float 类型，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将某一列转换为 float 类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype('float')

其中，`column_name` 是需要转换的列名，`float` 是需要转换的目标类型。如果需要转换的是整数类型，可以将 `float` 改为 `int`。

相关问题

pandas读取股票数据把date设置成index

在使用pandas读取股票数据时，可以通过设置`date`列为索引来使其成为DataFrame的索引。以下是一种简单的实现方法：

import pandas as pd

# 读取股票数据文件
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 将date列设置为索引
data.set_index('date', inplace=True)

# 打印结果
print(data.head())

上述代码首先使用`pd.read_csv()`方法从CSV文件中读取股票数据，然后使用`set_index()`方法将`date`列设置为索引。设置索引后，`inplace=True`表示直接在原DataFrame上修改。最后，使用`head()`方法打印前几行数据以确认`date`是否成功设置为索引。

通过以上步骤，`date`列将成为DataFrame的索引，方便在后续操作中以日期为条件来进行数据筛选和分析等操作。

python pandas读取excel数据有时是numpy有时是int

这可能是因为读取的 Excel 文件中，同一列中存在不同类型的数据。pandas 在读取 Excel 文件时默认会将一整列数据的类型设置为同一类型，如果同一列中存在不同类型的数据，那么 pandas 会将该列的数据类型设置为能够容纳所有不同类型数据的类型，例如 numpy 或 object。

解决方法是在读取 Excel 文件时，使用 `dtype` 参数指定每一列的数据类型，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'column_name': int})

其中，`column_name` 是需要指定数据类型的列名，`int` 是该列数据的类型。注意，`dtype` 参数需要传入一个字典，该字典的键是列名，值是该列数据的类型。