pandas 数据类型转换

看过来

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数据分析前我们就需要对数据分配好适合的类型，这才能理工高效地处理数据，不用的数据类型可以用不同的处理方法。注意，一个列只能有一个总数据类型，但具体值可以是不同的数据类型。

注：本文所使用的 df 和 s 是数据信息一文中的数据。

数据初始化时指定

df = pd.DataFrame(data, dtype='float32') # 对所的字段指定类型
 # 每个字段分别指定
df = pd.read_excel(data, dtype={'team': 'string', 'Q1': 'int32'})

类型转换 astype()

这也是最常见的数据类型转换方式，各数据类型的介绍可参阅：

df.dtypes # 查看数据类型
df.index.astype('int64') # 索引类型转换
df.astype('int32') # 所有数据转换为 int32
df.astype({'col1': 'int32'}) # 指定字段转指定类型
s.astype('int64')
s.astype('int64', copy=False) # 不与原数据关联
s.astype(np.uint8)
df['name'].astype('object')
data['Q4'].astype('float')
s.astype('datetime64[ns]')
data['状态'].astype('bool')

自动推定类型

pandas 可以用以下方法智能地推定各列的数据类型，以下方法不妨一试：

# 自动转换合适的数据类型
df.convert_dtypes() # 推荐！新的方法，支持 string 类型
df.infer_objects()

注意：

df.convert_dtypes() 自动转换为最合适的 pandas 扩展数据类型
df.infer_objects() 仅将 object 类型的列转换为更具体的类型

转换时间和数字

# 按大体类型推定
m = ['1', 2, 3]
s = pd.to_numeric(s) # 转成数字
pd.to_datetime(m) # 转成时间
pd.to_timedelta(m) # 转成时差
pd.to_datetime(m, errors='coerce') # 错误处理
pd.to_numeric(m, errors='ignore')
pd.to_numeric(m errors='coerce').fillna(0) # 兜底填充
pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']]) # 组合成日期

# 最低期望
pd.to_numeric(m, downcast='integer') # smallest signed int dtype
# array([1, 2, 3], dtype=int8)
pd.to_numeric(m, downcast='signed') # same as 'integer'
# array([1, 2, 3], dtype=int8)
pd.to_numeric(m, downcast='unsigned') # smallest unsigned int dtype
# array([1, 2, 3], dtype=uint8)
pd.to_numeric(m, downcast='float') # smallest float dtype
# array([1., 2., 3.], dtype=float32)

# 应用函数
df.apply(pd.to_timedelta)

索引类型修改

df.rename() 可以用在链式方法中修改索引的数据类型

df.rename(int)
df.rename(str)
df.rename(str, axis=1) # 修改行
s.rename(int)
# 其他方法
df.index.astype(str)
df.columns.astype(str)

转换为时间

pd.to_datetime() 和 s.astype('datetime64[ns]') 是最简单的时间转换方法。

可参考教程关于时间的专门介绍。

常用案例

# 将 89.3% 这样的文本转为浮点数字
data.rate.apply(lambda x: x.replace('%', '')).astype('float') / 100