如何更改pandas中多列的数据类型

在pandas中，可以使用astype()方法来更改多列的数据类型。astype()方法可以接受一个字典作为参数，字典的键是列名，值是要转换的数据类型。

以下是更改多列数据类型的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3],
        'col2': [4.5, 5.6, 6.7],
        'col3': ['7', '8', '9']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看原始数据类型
print(df.dtypes)
# 输出：
# col1     int64
# col2    float64
# col3    object
# dtype: object

# 定义要更改的数据类型字典
dtype_dict = {'col1': float, 'col2': int, 'col3': str}

# 使用astype()方法更改数据类型
df = df.astype(dtype_dict)

# 查看更改后的数据类型
print(df.dtypes)
# 输出：
# col1    float64
# col2      int64
# col3     object
# dtype: object

在上述示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame，然后使用dtypes属性查看了原始数据类型。接下来，我们定义了一个字典dtype_dict，其中键是列名，值是要转换的数据类型。最后，我们使用astype()方法将DataFrame的数据类型更改为指定的数据类型，并使用dtypes属性再次查看了更改后的数据类型。

需要注意的是，astype()方法返回一个新的DataFrame，原始DataFrame不会被修改。如果要在原始DataFrame上进行修改，可以使用inplace=True参数，如df.astype(dtype_dict, inplace=True)。

对于pandas中的数据类型，常见的包括int64（整数）、float64（浮点数）、object（字符串）、datetime64（日期时间）等。根据具体的需求，可以选择适当的数据类型进行转换。

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