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Pandas迭代行将列的类型更改为浮点型。如何将其转换回原始类型？

在Pandas中，可以使用astype()方法将列的类型更改为浮点型。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为column_name的列，我们可以使用以下代码将其转换为浮点型：

代码语言：txt
复制
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

要将列转换回原始类型，可以使用astype()方法将列的类型更改为先前的类型。例如，如果我们要将浮点型列转换回整数型列，可以使用以下代码：

代码语言：txt
复制
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

请注意，这种转换可能会导致数据丢失或截断。因此，在进行类型转换之前，请确保了解数据的特性和需求。

关于Pandas的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的相关产品和文档：

  • 腾讯云产品：云数据库 TencentDB for MySQL（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
  • 腾讯云文档：Pandas使用手册（https://cloud.tencent.com/document/product/876/18536）
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    例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？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。...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...']}, 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

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    读取数据，以及查看数据规模、查看数据中各变量的数据类型的代码如下： # 导入第三方包 import pandas as pd # 读入外部数据 data3 = pd.read_excel(io=r'C...上述代码利用shape“方法”返回了数据集的规模，即该数据包含3000行6列；通过dtypes“方法”则返回了数据集中各变量的数据类型——除id变量和age变量为数值型，其余变量均为字符型。...直观上能够感受到一点问题，即数据类型不对，例如用户id应该为字符型，消费金额custom_amt为数值型，订单日期为日期型。如果发现数据类型不对，如何借助于Python工具实现数据类型的转换呢？...如上结果所示，三个变量全都转换成了各自所期望的数据类型。astype“方法”用于数据类型的强制转换，可选择的常用转换类型包括str（表示字符型）、float（表示浮点型）和int（表示整型）。...对于字符转日期问题，推荐使用更加灵活的to_datetime函数，因为它在format参数的调节下，可以识别任意格式的字符型日期值。

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    在底层的设计中，pandas按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...pandas中的许多数据类型具有多个子类型，比如，float型就有float16、float32和float64子类型,分别使用了2、4、8个字节。...因为Python是一种高层、解析型语言，它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储，消耗更多的内存，并且访问速度低下。...当一列只包含有限种值时，这种设计是很不错的。当我们把一列转换成category类型时，pandas会用一种最省空间的int子类型去表示这一列中所有的唯一值。 ? object数据类型 ?

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    原型思维模式强调 生产流思维模式强调 某部分代码的迭代速度 整体工作流程的迭代速度 更少的抽象（直接修改代码和数据类型） 更多的抽象（修改参数） 代码更松散（模块化程度低） 代码更结构化（模块化程度高）...警告信息让我们了解到如果我们在使用pandas.read_csv()的时候将low_memory参数设为False的话，数据框里的每一列的类型将会被更好地记录。...在不同的思维模式中切换 假设我们在运行函数处理所有来自借贷俱乐部的数据集的时候报错了，部分潜在的原因如下： 不同的文件当中列名存在差异 超过50%缺失值的列存在差异 数据框读入文件时，列的类型存在差异...在这种情况下，我们就要切换回原型模式并且探索更多。...： https://docs.python.org/3/library/main.html 了解如何使用Luigi来构建更复杂的、能够在云上面运行的管道 https://marcobonzanini.com

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