Python pandas 修改数据类型

在 Python pandas 中，可以使用 astype() 方法来修改 DataFrame 或 Series 中的数据类型。astype() 方法接受一个字符串参数，表示要转换的数据类型。
例如，要将 DataFrame 中的一列数据从整数类型转换为浮点类型，可以使用以下代码：

import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.6, 6.7]})
# 将 'A' 列的数据类型转换为 float
df['A'] = df['A'].astype('float')
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

输出：

A    B
0  1.0  4.5
1  2.0  5.6
2  3.0  6.7

在上面的例子中，我们首先创建了一个包含整数和浮点数的 DataFrame。然后，我们使用 astype('float') 将 ‘A’ 列的数据类型转换为浮点数。最后，我们打印修改后的 DataFrame。
除了 astype() 方法外，还可以使用 apply() 方法将函数应用于 DataFrame 或 Series 的每个元素，以实现更复杂的类型转换。例如，要将 DataFrame 中的所有字符串列转换为整数类型，可以使用以下代码：

import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4', '5', '6']})
# 将所有字符串列转换为整数类型
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'object':
df[col] = df[col].apply(lambda x: int(x))
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

输出：

A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在上面的例子中，我们首先创建了一个包含字符串的 DataFrame。然后，我们使用 apply() 方法将 int() 函数应用于每个元素，将字符串列转换为整数类型。最后，我们打印修改后的 DataFrame。