Pandas将数据类型转换成另一个Dataframe的数据类型

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将Dataframe的数据类型转换成另一个Dataframe中的数据类型。这是一个非常有用的技巧，可以帮助我们在数据分析和数据处理中更好地处理数据。我们可以使用Pandas的astype()和convert_dtypes()方法来实现这一目的。

阅读更多：Pandas 教程

介绍Pandas的astype（）方法

Pandas的astype()方法可以将Dataframe中的一列数据类型转换成另一种指定的数据类型。例如，在下面的代码中，我们使用pd.Dataframe()函数创建了一个包含年龄和姓名的Dataframe,然后使用astype()方法将年龄列的数据类型由整数类型(int)转换为浮点类型(float):

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [23, 34, 45]})
df['age'] = df['age'].astype(float)
print(df)

输出：
       name   age
0    Alice  23.0
1      Bob  34.0
2  Charlie  45.0

astype()方法的参数可以是字典类型（column -> type），如下所示：

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [23, 34, 45]})
df = df.astype({"age": float})
print(df)

输出：
       name   age
0    Alice  23.0
1      Bob  34.0
2  Charlie  45.0

介绍Pandas的convert_dtypes（）方法

convert_dtypes()方法可以将Dataframe的所有列转换为最合适的数据类型。例如，在下面的代码中，我们使用pd.Dataframe()函数创建一个Dataframe，然后使用convert_dtypes()方法将所有列的数据类型转换为最适合的类型:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [23, 34, 45]})
df['salary'] = [2345.67, 3456.78, 4567.89]
df['married'] = ['yes', 'no', 'yes']
df.convert_dtypes()
print(df)

输出： 
       name  age   salary married
0    Alice   23  2345.67     yes
1      Bob   34  3456.78      no
2  Charlie   45  4567.89     yes

需要注意的是，convert_dtypes方法只会转化可以转化的数据类型，对于object类型，如果其中包含混合的类型数据，则无法转化。

convert_dtypes()方法仅适用于Pandas 1.0.0版本以上。

将数据类型转换成与另一个Dataframe相同的数据类型

有时候，我们的Dataframe需要与另一个Dataframe具有相同的数据类型。例如，在下面的代码中，我们使用pd.Dataframe()函数创建一个Dataframe，所有列的数据类型都是字符串类型(str)，然后我们的任务是将这个Dataframe的数据类型转换成另一个Dataframe的数据类型，其中第一个Dataframe的数据类型可以完全来自于第二个Dataframe。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': ['23', '34', '45'],
                    'salary': ['2345.67', '3456.78', '4567.89'],
                    'married': ['yes', 'no', 'yes']})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [23, 34, 45],
                    'salary': [2345.67, 3456.78, 4567.89],
                    'married': ['yes', 'no', 'yes']})

types_dict = {}
for column_name in df2.columns:
    types_dict[column_name] = df2[column_name].dtypes


df1 = df1.astype(types_dict)
print(df1)

输出：
       name  age   salary married
0   Alice   23  2345.67     yes
1      Bob   34  3456.78      no
2  Charlie   45  4567.89     yes

在上面的代码中，我们首先创建了两个Dataframe，一个是df1，另一个是df2。然后，我们使用df2.dtypes()方法获取df2中所有列的数据类型，并将这些数据类型存储在一个字典类型(types_dict)中。接着，我们可以将df1中所有列的数据类型转换为字典中定义的类型，最后返回df1。通过这个操作，df1和df2现在拥有相同的数据类型。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas的astype()和convert_dtypes()方法，将Dataframe的一列或多列的数据类型转换成另一种指定的数据类型。我们还展示了如何将一个Dataframe的数据类型转换成与另一个Dataframe相同的数据类型。这些技巧在数据分析和数据处理中都是非常有用的，可以帮助我们更好地处理数据。