6.1 數(shù)據(jù)類(lèi)型變換

6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換學(xué)習(xí)內(nèi)容1.astype()方法2.

to_numeric()方法6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換pandas中進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型變換有兩種基本方法：（1）使用astype()方法進(jìn)行強(qiáng)制類(lèi)型變換。（2）使用pandas提供的to_numeric()方法變換為數(shù)字類(lèi)型。6.1.1用astype()方法進(jìn)行強(qiáng)制類(lèi)型變換astype()方法可以將pandas的DataFrame對(duì)象的一列或多列數(shù)據(jù)變換為指定的數(shù)據(jù)類(lèi)型，返回值為變換后的數(shù)據(jù)，默認(rèn)更改的是原始對(duì)象的副本，語(yǔ)法格式如下：1DataFrame.astype(dtype,copy=True,errors='raise')6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換6.1.1用astype()方法進(jìn)行強(qiáng)制類(lèi)型變換表6.1.1

astype()方法的參數(shù)說(shuō)明序號(hào)參數(shù)說(shuō)明1dtype數(shù)據(jù)類(lèi)型或列名稱(chēng)，將整個(gè)pandas對(duì)象強(qiáng)制變換為相同的類(lèi)型?；蛘撸褂米值鋥col：dtype，...}用于將一列或多列數(shù)據(jù)變換為特定的類(lèi)型。2copy布爾值，默認(rèn)為T(mén)rue，返回更改對(duì)象的副本。設(shè)置為False表示直接修改對(duì)象。一般不要輕易設(shè)置為False。3errors默認(rèn)為raise，表示允許引發(fā)異常。還可以設(shè)置為ignore，表示忽略異常，出錯(cuò)時(shí)返回原始對(duì)象（版本0.20.0中的新功能。）01importpandasaspd02df=pd.read_csv('data/ratings.csv',sep=',')03df.dtypes04df案例：電影評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集(data/ratings.csv)6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換6.1.1用astype()方法進(jìn)行強(qiáng)制類(lèi)型變換05df2=df.astype('int64')06df2.dtypes07df3=df.astype({'用戶(hù)編號(hào)':'int64','項(xiàng)目編號(hào)':'int64'})08df3.dtypes案例：電影評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集(data/ratings.csv)第5行代碼將df對(duì)象的所有列都變換為整數(shù)，并保存到對(duì)象df2。第7行代碼通過(guò)傳遞字典的參數(shù),只改變了用戶(hù)編號(hào)和項(xiàng)目編號(hào)的類(lèi)型。6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換6.1.1用astype()方法進(jìn)行強(qiáng)制類(lèi)型變換09df4=pd.read_csv('data/booksales.csv',sep=',')10df411df4.dtypes12df5=df4.astype({'價(jià)格':'float64'})案例：圖書(shū)數(shù)據(jù)集(data/booksales.csv)astype()方法的功能有限，只能進(jìn)行純數(shù)字的類(lèi)型轉(zhuǎn)化，如果數(shù)據(jù)包含其他符號(hào)，例如人民幣的符號(hào)￥，則無(wú)法進(jìn)行類(lèi)型變換。所以，如果數(shù)據(jù)列不是純數(shù)字，就不能使用astype()方法進(jìn)行類(lèi)型變換6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換pandas中的to_numeric()方法可以將參數(shù)變換為數(shù)字類(lèi)型，默認(rèn)返回的數(shù)據(jù)類(lèi)型為float64或int64，語(yǔ)法格式如下：1pandas.to_numerice(arg,errors='raise',downcast=None)表6.1.2

to_numeric()方法的參數(shù)說(shuō)明序號(hào)參數(shù)說(shuō)明1arglist(列表)，(tuple)元組，一維數(shù)組或Series對(duì)象2errors默認(rèn)為'raise'，無(wú)效的解析將引發(fā)異常。還可以是‘coerce’或’ignore’，‘coerce’表示將無(wú)效解析設(shè)置為NaN，‘ignore’表示無(wú)效的解析將忽略異常。3downcastdowncast：默認(rèn)為None，根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)變換類(lèi)型。如果不是None，則根據(jù)以下規(guī)則將結(jié)果數(shù)據(jù)變換為可能的最小數(shù)字類(lèi)型：'integer'或'signed'表示變換為最小的有符號(hào)整數(shù)（最小值：8）,'unsigned'表示變換為最小的無(wú)符號(hào)整數(shù)（最小值：numpy.uint8），'float'表示變換為最小的小數(shù)（最小值：numpy.float32）6.1.2用to_numeric()方法變換為數(shù)字類(lèi)型6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換to_numeric()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型變換的代碼示例：01importpandasaspd02s=pd.Series(['1.0','2',-3])03pd.to_numeric(s)04pd.to_numeric(s,downcast='float')05pd.to_numeric(s,downcast='signed')'float'表示變換為最小的小數(shù)（最小值：numpy.float32）第5行代碼設(shè)置to_numeric()方法的downcast='signed'，變換為最小的有符號(hào)整數(shù)（最小值：8）6.1數(shù)據(jù)類(lèi)型變換to_numeric()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型變換的代碼示例：06s2=pd.Series(['apple','1.0','2',-3])07pd.to_numeric(s2,errors='ignore')08pd.to_numeric(s2,errors='coerce')09pd