如何有效地更改 Pandas DataFrame 中的列資料類型？

更改 Pandas 中的欄位類型

使用 pandas DataFrame 時，可能需要轉換某些欄位的資料型別。有多種方法可以執行此操作，每種方法都有自己的優點和限制。

使用 to_numeric()

to_numeric() 函數可用來轉換列轉換為數字型別（例如整數或浮點數）。它可以處理缺失值 (NaN)，並且可以選擇向下轉換為更緊湊的資料類型。但是，如果值包含非數字字符，則可能不適合。

使用 astype()

astype() 方法提供了更廣泛的選項資料型別轉換。它可以將列轉換為 NumPy 或 pandas 支援的任何類型，包括分類類型。但是，如果無法將值轉換為所需的類型，也可能導致資料遺失或轉換錯誤。

使用 infer_objects()

infer_objects() 方法在 pandas 0.21.0 中引入，可以執行「軟」轉換。它嘗試根據物件列的值推斷出最合適的數字類型。雖然它很方便，但可能不會總是產生預期的結果。

使用convert_dtypes()

pandas 1.0 中引入的convert_dtypes() 方法旨在將列轉換為支援缺失值的「最佳可能」資料類型。它平衡了靈活性和準確性，提供了一種無需指定目標類型即可轉換列的便捷方法。

選擇適當的型別轉換方法時，請考慮以下因素：

• 性質列中資料的
• 轉換列所需的資料類型
• 中可能存在缺失值或非數字字元資料
• 不同方法的效率和效能權衡

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