极客笔记pandas astype decimal
在数据处理和分析中，经常需要对数据类型进行转换以满足特定的数据处理要求或提高计算精度。Pandas 是 Python 中一个强大的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和操作方法，能够方便地处理和分析大量数据。本文将详细介绍如何在 Pandas 中使用 astype 方法将数据帧（DataFrame）中的数据类型转换为十进制类型（Decimal）。这种类型转换在处理需要高精度的财务数据时尤为重要。
示例代码 1：创建 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Salary': [100000.5, 150000.75, 120000.25]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 2：将 Salary 列转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Salary': [100000.5, 150000.75, 120000.25]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Salary'] = df['Salary'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 3：检查转换后的数据类型
print(df.dtypes)
示例代码 4：创建包含多种数据类型的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Product': ['Product1', 'Product2', 'Product3'],
'Price': [45.75, 60.50, 35.25],
'Stock': [150, 200, 300]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 5：将 Price 列转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Product': ['Product1', 'Product2', 'Product3'],
'Price': [45.75, 60.50, 35.25],
'Stock': [150, 200, 300]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Price'] = df['Price'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 6：创建具有整数和浮点数的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Item': ['Item1', 'Item2', 'Item3'],
'Cost': [22.5, 19.75, 30.00]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 7：将 Cost 列转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Item': ['Item1', 'Item2', 'Item3'],
'Cost': [22.5, 19.75, 30.00]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Cost'] = df['Cost'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 8：创建具有负数和正数的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Identifier': ['ID1', 'ID2', 'ID3'],
'Balance': [-150.75, 200.50, -100.25]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 9：将 Balance 列转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Identifier': ['ID1', 'ID2', 'ID3'],
'Balance': [-150.75, 200.50, -100.25]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Balance'] = df['Balance'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 10：创建具有混合数据类型的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Code': ['Code1', 'Code2', 'Code3'],
'Amount': [123.45, '234.56', 345.67]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 11：将 Amount 列中的字符串转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Code': ['Code1', 'Code2', 'Code3'],
'Amount': [123.45, '234.56', 345.67]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Amount'] = df['Amount'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 12：创建具有空值的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Key': ['K1', 'K2', 'K3'],
'Value': [None, 250.75, 125.50]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 13：将 Value 列的非空值转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Key': ['K1', 'K2', 'K3'],
'Value': [None, 250.75, 125.50]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Value'] = df['Value'].apply(lambda x: Decimal(str(x)) if pd.notnull(x) else x)
print(df)
Output:
示例代码 14：创建具有复杂数字的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Serial': ['S1', 'S2', 'S3'],
'Measurement': [123456.789, 987654.321, 192837.465]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 15：将 Measurement 列转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Serial': ['S1', 'S2', 'S3'],
'Measurement': [123456.789, 987654.321, 192837.465]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Measurement'] = df['Measurement'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 16：创建具有高精度需求的财务数据 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Account': ['A1', 'A2', 'A3'],
'Transaction': [123456789.12345, 987654321.98765, 192837465.564738]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 17：将 Transaction 列转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Account': ['A1', 'A2', 'A3'],
'Transaction': [123456789.12345, 987654321.98765, 192837465.564738]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Transaction'] = df['Transaction'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 18：创建具有多列需要转换的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'ID': ['ID1', 'ID2', 'ID3'],
'Income': [250000.50, 175000.75, 225000.25],
'Expense': [50000.75, 40000.50, 30000.25]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 19：同时将 Income 和 Expense 列转换为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'ID': ['ID1', 'ID2', 'ID3'],
'Income': [250000.50, 175000.75, 225000.25],
'Expense': [50000.75, 40000.50, 30000.25]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Income'] = df['Income'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
df['Expense'] = df['Expense'].apply(lambda x: Decimal(str(x)))
print(df)
Output:
示例代码 20：创建具有不规则数字格式的 DataFrame
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Ref': ['Ref1', 'Ref2', 'Ref3'],
'Amount': ['123,456.78', '987,654.32', '192,837.46']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
示例代码 21：清理并转换 Amount 列为 Decimal 类型
import pandas as pd
from decimal import Decimal
data = {'Ref': ['Ref1', 'Ref2', 'Ref3'],
'Amount': ['123,456.78', '987,654.32', '192,837.46']}
df = pd.DataFrame(data)
df['Amount'] = df['Amount'].apply(lambda x: Decimal(x.replace(',', '')))
print(df)
Output:
以上示例展示了如何在 Pandas 中使用 astype 方法和 Decimal 类型来处理不同的数据转换需求。通过这些示例，我们可以看到将数据转换为 Decimal 类型可以有效地提高数据处理的精度，特别是在处理财务数据时。