在Pandas数据帧中更改一个或多个列的数据类型

Pandas是Python中用于数据分析的重要库之一。在Pandas中处理数据时，我们通常会遇到更改一个或多个列的数据类型的场景，这篇文章将会带大家深入学习如何在Pandas数据帧中更改一个或多个列的数据类型。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

数据类型

在Pandas中，有多种数据类型，以下是Pandas的数据类型列表：

载入数据

首先，我们会载入一个示例数据，在接下来的例子中演示如何更改其数据类型。

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.dtypes)

输出：

col1      int64
col2     object
col3    float64
dtype: object

更改数据类型

对于单个列，可以使用astype()方法更改数据类型。

df['col1'] = df['col1'].astype(float)

print(df.dtypes)

输出：

col1     float64
col2      object
col3     float64
dtype: object

对于多个列，则需要使用astype()方法，并以字典形式指定每个列需要更改为什么类型。

df = df.astype({'col1': float, 'col3': int})

print(df.dtypes)

输出：

col1    float64
col2     object
col3      int64
dtype: object

对于多个列，也可以使用apply()方法更改数据类型。

df[['col1', 'col3']] = df[['col1', 'col3']].apply(pd.to_numeric)

print(df.dtypes)

输出：

col1    float64
col2     object
col3      int64
dtype: object

修改数据类型后的问题

更改数据类型后，可能会出现新的问题。例如，将浮点数转换为整型数时，小数点将会被截断，可能会导致数据失真。

df = df.astype({'col3': int})

print(df)

输出:

   col1 col2  col3
0   1.0    a     1
1   2.0    b     2
2   3.0    c     3
3   4.0    d     4
4   5.0    e     5

注意到col3中的浮点数已经变成了整型数，但也存在小数点截取的问题，可能导致数据丢失和计算错误。

更改数据类型之前的处理

在更改数据类型之前，我们可以先对数据进行一些处理。在下面的示例中，我们将使用round()函数将小数点四舍五入到一定精度位数。

df['col3'] = df['col3'].apply(lambda x: round(x, 1)).astype(int)

print(df)

输出：

   col1 col2  col3
0   1.0    a     1
1   2.0    b     2
2   3.0    c     3
3   4.0    d     4
4   5.0    e     5

通过使用apply()方法并使用lambda函数将小数点四舍五入到一定精度位数，然后再将数据类型更改为整型数，就可以解决数据截取问题。

结论

在Pandas中更改一个或多个列的数据类型非常容易，只需要使用astype()方法或apply()方法即可。在更改数据类型之前，我们需要对数据进行进一步处理，以防止数据丢失和计算错误。在使用数据时，要特别注意数据类型，以便正确地对数据进行操作。