pandas 強制類型轉(zhuǎn)換 df.astype實例
更新時間：2020年04月09日 14:17:57 作者：NoOne-csdn
這篇文章主要介紹了pandas 強制類型轉(zhuǎn)換 df.astype實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
廢話不多說，大家還是直接看代碼吧！
import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from datetime import datetime filename='sitka_weather_2014.csv' df=pd.read_csv(filename) print(df.dtypes)
df[' Min Humidity']=df[' Min Humidity'].astype('float64')
df=df.astype({'Max Humidity':'float64','Max Dew PointF':'float64'})
print('*'*44)
print(df.dtypes)
補充知識：python pandas轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型astype(int)報錯問題
代碼：
import pandas as pd a = pd.Series([‘1.11',‘2.22']) print(a) a = a.astype(int) print(a)
報錯
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘1.11'
代碼：
import pandas as pd a = pd.Series([‘1.11',‘2.22']) print(a) a = a.astype(float).astype(int) print(a)
輸出：
0 1.11
1 2.22
dtype: object
0 1
1 2
dtype: int32
原因：
astype（int）在轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型時，直接將字符串轉(zhuǎn)為整型數(shù)據(jù)字符串中的小數(shù)點會被認(rèn)為是特殊字符而報錯；
先轉(zhuǎn)成浮點數(shù)據(jù)，astype（int）會把數(shù)據(jù)當(dāng)做數(shù)字來進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
以上這篇pandas 強制類型轉(zhuǎn)換 df.astype實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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