Python Pandas中更改列的数据类型

时间：2024-10-21 15:58:50

Pandas中进行数据类型转换有二种基本方法：

  • 使用astype()函数进行强制类型转换
  • 使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime()

1.使用astype()函数进行强制类型转换

1.1转float类型

        df['金额'].astype('float')

1.2转int类型

        df['金额'].astype('int')

1.3转bool

        df['状态'].astype('bool')

1.4字符串日期转datetime

df['单据日期'] = pd.to_datetime(df['单据日期'])

   df['year'] = df['单据日期'].('%Y')

   df['month'] = df['单据日期'].('%m')

1.5数字转字符串

df['金额'].astype(str)

​
2.使用to_numeric()

import pandas as pd
import numpy as np
s = (['apple', '1.0', '2','2019-01-02',1, False,None,('2018-01-05')])

# to_numeric是在object,时间格式中间做转换,然后再使用astype做numeric类型的内部转换
pd.to_numeric(s, errors='raise') # 遇到非数字字符串类型报错,bool类型报错,时间类型转换为int
pd.to_numeric(s, errors='ignore') # 只对数字字符串转换,其他类型一律不转换,包含时间类型
pd.to_numeric(s, errors='coerce')  # 将时间字符串和bool类型转换为数字,其他均转换为NaN

# downcast 可以进一步转化为int或者float
pd.to_numeric(s) # 默认float64类型
pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型

# astype中的error没有`coerce`选项,所以只适合`numeric`内部类型的转换,比如将int32转换为int64,int32转换为float32
# 而不适合在object,时间格式之间做转换,
('int32',errors='raise')
('int32',errors='ignore')  # 对object无效,astype只能对numeric类型生效

3.缺失值处理

可以看到NaN类型在比较的是不相等的,原因是是一种特殊的numpy.float64,如果想比较NaN是否相同,需要将其转换为该类型自己定义的特殊值(注意不能转换为None,None在Series里不能比较,而单独的值才能比较

import pandas as pd
import numpy as np
s = (['apple', '1.0', '2','2019-01-02',1, False,None,('2018-01-05')])

# 缺失值的比较  == 返回是False
a = pd.to_numeric(s, errors='coerce')  # 将时间字符串和bool类型转换为数字,其他均转换为NaN
b = pd.to_numeric(s, errors='coerce')  # 将时间字符串和bool类型转换为数字,其他均转换为NaN
a==b

a[a==] # 索引不到
a[()] = None # 能索引到,但是不能赋值为None
a[()] =None # 能索引到,但是不能赋值为None

a = ((), None) # 可以转换
b = ((), None)
a == b  # 但是Series里的None不能比较,返回False,这个坑太大了,在Python中None == None 返回是Ture

a[()] = -1000 # 可以转换
a[()] = -1000 # 可以转换
a = ((), -10000) # 可以转换
b = ((), -10000) # 可以转换
a==b # 可以判断

相关文章