转换 Pandas 中的列类型
在您的示例中，您可以在 DataFrame 创建期间将第 2 列和第 3 列转换为浮点数。 Pandas 提供了多种动态转换列类型的方法，方法如下：
使用 to_numeric():
df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
使用 astype():
df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].astype(float)
两种方法都允许指定数据类型作为参数，并忽略无效值（强制选项）。
使用 infer_objects():
df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].infer_objects()
此方法尝试推断正确的数据类型（例如，整数到 int64）基于列值。
使用Convert_dtypes():
convert_dtypes = {'Col2': float, 'Col3': float}
df = df.convert_dtypes(convert_dtypes)此方法允许显式指定每列所需的数据类型。
通过选择适当的方法并动态指定列名称，您可以根据需要转换 DataFrame 中的列类型。
以上是如何动态转换 Pandas DataFrame 中的列类型？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
