Pandas DataFrame convert_dtypes() 方法
示例
将数据类型转换为更适合内容的类型
import pandas as pd
data = {
"name": ["Sally", "Mary", pd.NA],
"qualified": [True, False, pd.NA]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据类型：")
print(df.dtypes)
newdf = df.convert_dtypes()
print("新的数据类型：")
print(newdf.dtypes)
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定义和用法
The convert_dtypes() 方法返回一个新的 DataFrame，其中每一列都已更改为最佳可能的数据类型。
语法
dataframe.convert_dtypes(infer_objects, convert_string, convert_integer, convert_boolean, convert_floating)
参数
参数为 关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| infer_objects | True|False | 可选。默认为 True。指定是否将对象数据类型转换为最佳可能的数据类型。 |
| convert_string | True|False | 可选。默认为 True。指定是否将对象数据类型转换为字符串。 |
| convert_integer | True|False | 可选。默认为 True。指定是否将对象数据类型转换为整数。 |
| convert_boolean | True|False | 可选。默认为 True。指定是否将对象数据类型转换为布尔值。 |
| convert_floating | True|False | 可选。默认为 True。指定是否将对象数据类型转换为浮点数。 |
返回值
一个包含转换结果的 Pandas DataFrame。
