如何在Dataframe中强制指定列类型？

在Dataframe中强制指定列类型可以使用Pandas库中的astype()方法。astype()方法可以将指定列的数据类型转换为特定类型。

具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建Dataframe对象：df = pd.DataFrame(data)
   • data：包含数据的字典、列表、数组等

• 使用astype()方法指定列类型：df['column_name'] = df['column_name'].astype('desired_type')
  • column_name：要指定类型的列名
  • desired_type：所需的数据类型，如int、float、str等

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建Dataframe对象
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Height': [175.5, 160.2, 180.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 强制指定列类型
df['Age'] = df['Age'].astype(int)
df['Height'] = df['Height'].astype(float)

# 打印Dataframe
print(df.dtypes)

输出结果：

Name       object
Age         int32
Height    float64
dtype: object

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和身高的Dataframe。然后，使用astype()方法将年龄列的数据类型强制转换为整数类型，将身高列的数据类型强制转换为浮点数类型。最后，打印出Dataframe的数据类型，可以看到列的数据类型已经被成功转换。

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