如何在 Pandas 中使用astype方法进行数据类型的转换

如何在 Pandas 中使用astype方法进行数据类型的转换

参考：pandas astype inplace

在数据处理和分析中，经常需要对数据的类型进行转换，以满足数据处理或模型输入的需求。Pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了多种数据类型转换的方法。本文将详细介绍如何在 Pandas 中使用 astype 方法进行数据类型的转换，并探讨 inplace 参数的使用情况。

1. pandas astype 方法简介

astype 方法是 pandas 中用于转换数据类型的一个重要方法。它可以将 DataFrame 或 Series 中的数据类型转换为指定的数据类型。astype 方法的基本语法如下：

DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise')

• dtype：可以是 Python 类型、NumPy 类型或者字典，指定要转换的目标数据类型。
• copy：是否返回原始数据的副本，默认为 True。
• errors：错误处理策略，默认为 ‘raise’，表示转换错误时抛出异常。

2. 使用 astype 转换数据类型

下面通过一系列示例来展示如何使用 astype 方法进行数据类型的转换。

示例 1：将整数列转换为浮点数

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(float)
print(df)

Output:

示例 2：将浮点数列转换为字符串

import pandas as pd

data = {'col1': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(str)
print(df)

Output:

示例 3：使用字典批量转换列的数据类型

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.astype({'col1': 'float64', 'col2': 'int32'})
print(df)

Output:

示例 4：转换失败时捕获异常

import pandas as pd

data = {'col1': ['1', '2', 'three', '4']}
df = pd.DataFrame(data)
try:
    df['col1'] = df['col1'].astype(int)
except ValueError:
    print("转换错误，存在非数字的字符串。")
print(df)

Output:

示例 5：转换日期时间类型

import pandas as pd

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df)

Output:

3. inplace 参数的使用

在 pandas 的许多方法中，inplace 参数用于控制是否在原始对象上直接修改。然而，截至目前（2023年），astype 方法并不支持 inplace 参数。如果需要在原始 DataFrame 上修改数据类型，可以通过赋值的方式来实现。

示例 6：在原 DataFrame 上修改数据类型

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(float)
print(df)

Output:

4. 总结

在本文中，我们详细介绍了 pandas 的 astype 方法，展示了如何使用这个方法来转换数据类型。虽然 astype 方法不支持 inplace 参数，但我们可以通过赋值的方式来在原始 DataFrame 上修改数据类型。