Bagaimana untuk Menukar Jenis Lajur Secara Dinamik dalam Pandas DataFrames?

Tukar Jenis Lajur dalam Panda

Dalam contoh anda, anda boleh menukar lajur 2 dan 3 kepada terapung semasa pembuatan DataFrame. Pandas menyediakan beberapa kaedah untuk menukar jenis lajur secara dinamik, berikut ialah pendekatan:

Menggunakan to_numeric():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

Menggunakan astype():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].astype(float)

Kedua-dua kaedah membenarkan untuk menentukan jenis data sebagai hujah dan mengabaikan tidak sah nilai (pilihan paksaan).

Menggunakan infer_objects():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].infer_objects()

Kaedah ini cuba membuat kesimpulan jenis data yang betul (cth., integer kepada int64) berdasarkan nilai lajur.

Menggunakan convert_dtypes():

convert_dtypes = {'Col2': float, 'Col3': float}
df = df.convert_dtypes(convert_dtypes)

Kaedah ini membenarkan untuk menentukan jenis data yang diingini untuk setiap lajur secara eksplisit.

Dengan memilih kaedah yang sesuai dan menentukan nama lajur secara dinamik, anda boleh tukar jenis lajur dalam DataFrame anda mengikut keperluan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Jenis Lajur Secara Dinamik dalam Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!