先看一个非常简单的例子:
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
有什么方法可以将列转换为适当的类型...或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...在这种情况下,设置参数:
df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型的列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...例如,用两列对象类型创建一个DataFrame,其中一个保存整数,另一个保存整数的字符串:
>>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1..., dtype='object')
>>> df.dtypes
a object
b object
dtype: object
然后使用infer_objects(),可以将列’a’的类型更改为