如何有效地更改 Pandas DataFrame 中的列数据类型？

更改 Pandas 中的列类型

使用 pandas DataFrame 时，可能需要转换某些列的数据类型。有多种方法可以执行此操作，每种方法都有自己的优点和局限性。

使用 to_numeric()

to_numeric() 函数可用于转换列转换为数字类型（例如整数或浮点数）。它可以处理缺失值 (NaN)，并且可以选择向下转换为更紧凑的数据类型。但是，如果值包含非数字字符，则可能不适合。

使用 astype()

astype() 方法提供了更广泛的选项数据类型转换。它可以将列转换为 NumPy 或 pandas 支持的任何类型，包括分类类型。但是，如果无法将值转换为所需的类型，也可能导致数据丢失或转换错误。

使用 infer_objects()

infer_objects() 方法在 pandas 0.21.0 中引入，可以执行“软”转换。它尝试根据对象列的值推断出最合适的数字类型。虽然它很方便，但可能并不总是能产生预期的结果。

使用convert_dtypes()

pandas 1.0 中引入的convert_dtypes() 方法旨在将列转换为支持缺失值的“最佳可能”数据类型。它平衡了灵活性和准确性，提供了一种无需指定目标类型即可转换列的便捷方法。

选择合适的类型转换方法时，请考虑以下因素：

• 性质列中数据的数量
• 转换列所需的数据类型
• 缺失值或非数字字符的可能性数据
• 不同方法的效率和性能权衡

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