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Pandas 類型轉(zhuǎn)換astype()的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2022年07月24日 11:59:45 作者：山茶花開時(shí)。

本文主要介紹了Pandas 類型轉(zhuǎn)換astype()的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

Python中和Pandas中數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)關(guān)系如下：

果數(shù)據(jù)是純凈的數(shù)據(jù)，可以轉(zhuǎn)化為數(shù)字
astype基本也就是兩種用作，數(shù)字轉(zhuǎn)化為單純字符串，單純數(shù)字的字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)字，含有其他的非數(shù)字的字符串是不能通過astype進(jìn)行轉(zhuǎn)化的。
需要引入其他的方法進(jìn)行轉(zhuǎn)化，也就有了下面的自定義函數(shù)方法

astype()是最常見也是最通用的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換方法

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],
                   ['Arry','C',36,37,37,57],
                   ['Ack','A',57,60,18,84],
                   ['Eorge','C',93,96,71,78],
                   ['Oah','D',65,49,61,86]
                  ], 
                   columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])
 
res = df.dtypes
 
df.Q1.astype('int32').dtypes # dtype('int32')
df.astype({'Q1':'int32','Q2':'int32'}).dtypes

結(jié)果展示

df

res

擴(kuò)展

# 以下是一些使用示例:
df.index.astype('int64') # 索引類型轉(zhuǎn)換
df.astype('int32') # 所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為int32
df.astype({'col1':'int32'}) # 指定字段轉(zhuǎn)指定類型
s.astype('int64')
s.astype('int64',copy = False) # 不與原數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
df['name'].astype('object')
data['Q4'].astype('float')
s.astype('datatime64[ns]') # 轉(zhuǎn)為時(shí)間類型
data['狀態(tài)'].astype('bool')

數(shù)據(jù)類型

df.dtypes會(huì)返回每個(gè)字段的數(shù)據(jù)類型及DataFrame整體的類型

如果是Series，需要用s.dtype

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],
                   ['Arry','C',36,37,37,57],
                   ['Ack','A',57,60,18,84],
                   ['Eorge','C',93,96,71,78],
                   ['Oah','D',65,49,61,86]
                  ], 
                   columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])
df.dtypes
 
s = pd.Series(['One','Two','Three'])
s.dtype

結(jié)果展示

df

s

當(dāng)數(shù)據(jù)的格式不具備轉(zhuǎn)換為目標(biāo)類型的條件時(shí)，需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

例如“89.3%”是一個(gè)字符串，要轉(zhuǎn)換為數(shù)字，要先去掉百分號(hào):

# 將"89.3%"這樣的文本轉(zhuǎn)為浮點(diǎn)數(shù)
data.rate.apply(lambda x:x.replace('%','')).astype('float')/100

加載數(shù)據(jù)時(shí)可以指定數(shù)據(jù)各列的類型:

import pandas as pd
 
# 對(duì)所有字段指定統(tǒng)一類型
df = pd.DataFrame(data, dtype = 'float32')
# 對(duì)每個(gè)字段分別指定
df = pd.read_excel(data, dtype = {'team':'string','Q1':'int32'})

到此這篇關(guān)于Pandas 類型轉(zhuǎn)換astype()的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas 類型轉(zhuǎn)換astype()內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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