pandas使用dtype/dtypes修改数据类型

Pandas类型

用法一：修改某一列的数据类型

df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([
    [\'a\', \'1\', \'4.2\'],
    [\'b\', \'70\', \'0.03\'],
    [\'x\', \'5\', \'0\']
], columns=[\'one\', \'two\', \'three\'])

df[\'two\'] = df[\'two\'].astype(\'int64\') # 修改\'two\'列为 int类型

用法二：修改多列的数据类型

df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([
    [\'a\', \'1\', \'4.2\'],
    [\'b\', \'70\', \'0.03\'],
    [\'x\', \'5\', \'0\']
], columns=[\'one\', \'two\', \'three\'])

df[[\'two\', \'three\']] = df[[\'two\', \'three\']].apply(pd.to_numeric) # 内置函数，to_numeric() 可以将一列转换为数值类型，自动判断是 int 还是 float

类似的内置函数还包括：pd.to_datetime()，转换成时间类型datetime，还有pd.to_timedelta()转换为时间戳类型