极客教程改变一个列或Pandas系列的数据类型
系列是一个一维标签数组，能够容纳整数、字符串、浮点数、Python对象等类型的数据。轴的标签被统称为索引。
让我们看看在Pandas数据框架中改变列或系列的数据类型的程序。
方法1：使用DataFrame.astype()方法。
我们可以传递任何Python、Numpy或Pandas数据类型来改变数据框架的所有列的类型，或者我们可以传递一个以列名为键、以数据类型为值的字典来改变选定列的类型。
语法: DataFrame.astype(dtype, copy = True, errors = ’raise’, **kwargs)
让我们看看这些例子。
示例1：列的数据类型被改为 “str “对象。
输出:
现在，将数据框的数据类型改为字符串。
输出 :
例子2：现在，让我们把 “id “列的数据类型从 “int “改为 “str”。我们创建一个字典，并指定具有所需数据类型的列名。
输出:
现在，将’id’列的数据类型改为字符串。
输出:
示例3：将 “成绩 “列的数据类型从 “float “转换为 “int”。
输出:
现在，我们将 “grade “列的数据类型从 “float “转换为 “int”。
输出:
方法2：使用Dataframe.apply()方法。
我们可以将pandas.to_numeric、pandas.to_datetime和pandas.to_timedelta作为参数传递给apply()函数，将一个或多个列的数据类型分别改为数值、日期和时间。
语法: Dataframe/Series.apply(func, convert_dtype=True, args=())
返回：应用函数/操作后的数据框架/系列。
让我们看看这个例子。
例子：将 “B “列的数据类型从 “字符串 “转换成 “int”。
输出:
现在，我们将列 “B “的数据类型转换成 “int “类型。
输出:
