在pandas中更改数据类型不会更改df.info()

在pandas中，更改数据类型不会直接影响DataFrame的df.info()方法的结果。df.info()方法用于显示DataFrame的整体信息，包括每列的名称、非空值数量、数据类型等。

当我们使用pandas的方法来更改DataFrame中的数据类型时，实际上是创建了一个新的DataFrame对象，而原始的DataFrame对象并没有被直接修改。这意味着在更改数据类型后，df.info()方法仍然会显示原始DataFrame的数据类型信息，而不是更改后的数据类型。

要在pandas中更改DataFrame中的数据类型，可以使用astype()方法来将指定列的数据类型转换为指定的类型。例如，将某一列的数据类型从整数(int)转换为浮点数(float)可以使用以下代码：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

除了astype()方法，还可以使用to_numeric()方法将数据类型转换为数值类型、to_datetime()方法将数据类型转换为日期时间类型等。

请注意，更改数据类型时需要确保所进行的转换是有效的，否则可能会引发错误。比如将包含非数字字符的列转换为数值类型，或者将无法解析为日期时间格式的字符串转换为日期时间类型。

此外，需要注意的是，当数据类型发生更改时，数据本身可能会被修改或截断。例如，将浮点数转换为整数时，小数部分将被舍弃。

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