Pandas DataFrame.convert_dtypes(~)
方法將源 DataFrame 的列的數據類型轉換為更合適/特定的類型。
該方法返回一個新的DataFrame,即源DataFrame保持不變。
參數
1.infer_objects
| boolean
| optional
是否將 object
數據類型轉換為更合適、更具體的數據類型。默認情況下,infer_objects=True
。
2. convert_string
| boolean
| optional
是否將 object
數據類型轉換為字符串數據類型。默認情況下,convert_string=True
。
3. convert_integer
| boolean
| optional
如果可能的話,是否轉換為整數數據類型。默認情況下,convert_integer=True
。
4. convert_boolean
| boolean
| optional
是否將 object
類型轉換為布爾數據類型。默認情況下,convert_boolean=True
。
返回值
具有轉換後的數據類型的DataFrame。
例子
考慮以下 DataFrame :
df = pd.DataFrame({"A":["alex",np.NaN, "bob"],"B":[10,20,np.NaN], "C":[10.5,15.0,np.NaN], "D":[np.NaN,True,False]})
df
A B C D
0 alex 10.0 10.5 NaN
1 NaN 20.0 15.0 True
2 bob NaN NaN False
我們的 df
具有以下數據類型:
df.dtypes
A object
B float64
C float64
D object
dtype: object
在此,請注意以下事項:
-
我們最終得到
A
和D
列的object
類型,即使它們分別保存string
和boolean
值。這是因為它們包含NaN
,最終使整個列類型為object
。 -
列
B
可以由int
而不是float
表示。
要使 df
的數據類型更加具體,請使用 convert_dtypes(~)
方法:
df_converted = df.convert_dtypes()
df_converted
A B C D
0 alex 10 10.5 <NA>
1 <NA> 20 15.0 True
2 bob <NA> NaN False
現在,轉換後的數據類型如下:
df_converted.dtypes
A string
B Int64
C float64
D boolean
dtype: object
在此,請注意以下事項:
-
列
A
和D
的類型已分別轉換為string
和boolean
。 -
列
B
現在是int
而不是float
。
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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 | convert_dtypes 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。