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在for循环中更改多个pandas数据帧的数据类型

,可以通过遍历每个数据帧并使用pandas的astype()方法来实现。astype()方法可以将数据帧的列转换为指定的数据类型。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建多个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 将所有数据帧存储在一个列表中
data_frames = [df1, df2, df3]

# 遍历每个数据帧并更改数据类型
for df in data_frames:
    df = df.astype(float)  # 将所有列的数据类型转换为float

# 打印转换后的数据帧
for df in data_frames:
    print(df.dtypes)

上述代码中,我们首先创建了三个数据帧df1、df2和df3。然后,我们将这些数据帧存储在一个列表data_frames中。接下来,我们使用for循环遍历每个数据帧,并使用astype()方法将所有列的数据类型转换为float。最后,我们打印转换后的数据帧的数据类型。

这种方法适用于需要在多个数据帧中更改数据类型的情况,例如在数据预处理阶段或数据分析任务中。请注意,这里的示例代码仅仅是演示如何在for循环中更改多个数据帧的数据类型,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。

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