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Python Pandas DataFrame astype方法用法及代码示例


Pandas DataFrame.astype(~) 方法将 DataFrame 的列的数据类型转换为指定类型。

参数

1.dtype | string 或 type 或 dict(string、string 或 type)

将 DataFrame 转换为所需的数据类型。

2. copy | boolean | optional

是否返回新的DataFrame：

  • 如果 True ，则返回一个副本 - 修改返回值不会改变原始 DataFrame ，反之亦然。

  • 如果 False ，则返回一个视图 - 修改返回值将改变原始的 DataFrame ，反之亦然。

默认情况下，copy=True 。

3. errors | string | optional

源DataFrame中的数据类型无法转换为指定类型的情况如何处理：

值

说明

"raise"

抛出一个错误。

"ignore"

如果出现错误，请返回源DataFrame。

默认情况下，errors="raise" 。

返回值

具有新指定类型的DataFrame。

例子

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[4,5],"B":["6","7"]})
df



   A  B
0  4  6
1  5  7

转换为浮点数

要将 df 转换为类型 float ：

df.astype("float")



   A    B
0  4.0  6.0
1  5.0  7.0

请注意，原始 df 仍然是 int 类型。

处理错误

增加

类型转换失败时的默认行为是抛出错误：

df = pd.DataFrame({"A":["a","b"]})
df.astype("int")



ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'a'
忽略

我们可以抑制错误，并简单地取回原始的DataFrame：

df = pd.DataFrame({"A":["a","b"]})
df.astype("int", errors="ignore")



   A
0  a
1  b

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | astype method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。