當前位置: 首頁>>代碼示例 >>用法及示例精選 >>正文

Python Pandas DataFrame astype方法用法及代碼示例


Pandas DataFrame.astype(~) 方法將 DataFrame 的列的數據類型轉換為指定類型。

參數

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

將 DataFrame 轉換為所需的數據類型。

2. copy | boolean | optional

是否返回新的DataFrame：

  • 如果 True ，則返回一個副本 - 修改返回值不會改變原始 DataFrame ，反之亦然。

  • 如果 False ，則返回一個視圖 - 修改返回值將改變原始的 DataFrame ，反之亦然。

默認情況下，copy=True 。

3. errors | string | optional

源DataFrame中的數據類型無法轉換為指定類型的情況如何處理：

值

說明

"raise"

拋出一個錯誤。

"ignore"

如果出現錯誤，請返回源DataFrame。

默認情況下，errors="raise" 。

返回值

具有新指定類型的DataFrame。

例子

考慮以下 DataFrame ：

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



   A  B
0  4  6
1  5  7

轉換為浮點數

要將 df 轉換為類型 float ：

df.astype("float")



   A    B
0  4.0  6.0
1  5.0  7.0

請注意，原始 df 仍然是 int 類型。

處理錯誤

增加

類型轉換失敗時的默認行為是拋出錯誤：

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



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

我們可以抑製錯誤，並簡單地取回原始的DataFrame：

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



   A
0  a
1  b

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | astype method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。