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在Python的數(shù)據(jù)分析庫pandas中，我們可以使用DataFrame的astype()方法來指定列的數(shù)據(jù)類型，這個(gè)方法可以將一個(gè)或多個(gè)列轉(zhuǎn)換為指定的數(shù)據(jù)類型，以下是一些詳細(xì)的技術(shù)教學(xué)。
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1、導(dǎo)入pandas庫：我們需要導(dǎo)入pandas庫，如果你還沒有安裝這個(gè)庫，可以使用pip install pandas命令進(jìn)行安裝。
import pandas as pd
2、創(chuàng)建DataFrame：我們可以使用字典來創(chuàng)建一個(gè)DataFrame，字典的鍵是列名，值是列的值。
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
3、查看原始數(shù)據(jù)類型：我們可以使用dtypes屬性來查看DataFrame的原始數(shù)據(jù)類型。
print(df.dtypes)
4、指定列數(shù)據(jù)類型：我們可以使用astype()方法來指定列的數(shù)據(jù)類型，這個(gè)方法可以接受一個(gè)參數(shù)，即目標(biāo)數(shù)據(jù)類型，如果參數(shù)是一個(gè)字符串，那么所有的列都會被轉(zhuǎn)換為這個(gè)數(shù)據(jù)類型，如果參數(shù)是一個(gè)字典，那么字典的鍵是列名，值是目標(biāo)數(shù)據(jù)類型。
將所有列轉(zhuǎn)換為float類型 df = df.astype(float) print(df.dtypes) 將'Age'列轉(zhuǎn)換為int類型，其他列保持原樣 df['Age'] = df['Age'].astype(int) print(df.dtypes)
5、轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤處理：如果我們嘗試將一個(gè)不能轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)類型的列轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)類型，那么會拋出一個(gè)ValueError異常，我們可以使用errors參數(shù)來處理這種異常，如果errors='ignore'，那么無法轉(zhuǎn)換的值會被設(shè)置為NaN，如果errors='coerce'，那么無法轉(zhuǎn)換的值會被設(shè)置為最接近的可接受值，如果errors='raise'，那么會拋出一個(gè)異常。
將所有列轉(zhuǎn)換為float類型，無法轉(zhuǎn)換的值設(shè)置為NaN df = df.astype(float, errors='ignore') print(df) 將'Age'列轉(zhuǎn)換為int類型，無法轉(zhuǎn)換的值設(shè)置為NaN df['Age'] = df['Age'].astype(int, errors='ignore') print(df)
6、轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)驗(yàn)證：我們可以使用isnull()和notnull()方法來檢查哪些值被轉(zhuǎn)換為了NaN，我們也可以使用any()和all()方法來檢查哪些行或列的所有值都被轉(zhuǎn)換為了NaN。
檢查哪些值被轉(zhuǎn)換為了NaN print(df.isnull()) 檢查哪些行的所有值都被轉(zhuǎn)換為了NaN print(df.isnull().all(axis=1)) 檢查哪些列的所有值都被轉(zhuǎn)換為了NaN print(df.isnull().all(axis=0))
7、轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)清洗：如果我們發(fā)現(xiàn)有很多值被轉(zhuǎn)換為了NaN，那么我們可能需要對這些值進(jìn)行清洗，我們可以使用dropna()方法來刪除包含NaN的行或列，也可以使用fillna()方法來填充NaN值。
刪除包含NaN的行 df = df.dropna() print(df) 刪除包含NaN的列 df = df.dropna(axis=1) print(df) 填充NaN值為0 df = df.fillna(0) print(df)
以上就是在pandas中指定列數(shù)據(jù)類型的詳細(xì)技術(shù)教學(xué)，希望對你有所幫助。
新聞標(biāo)題：pandas指定列數(shù)據(jù)類型
當(dāng)前地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/codejij.html
