Python数据处理：Pandas类型转换实战指南

在Pandas数据处理过程中，将数据转换为字符串类型是常见需求。

tips['sex_str'] = tips['sex'].astype(str)

数值类型的转换通常涉及将其他数据类型转换为整数或浮点数。

除了常规方法，还可以利用to_numeric()函数来实现数值类型的转换。

DataFrame要求每一列具有统一的数据类型。当数据中存在非NaN的缺失值（例如字符串'missing'或'null'）时，整列数据会被自动推断为字符串类型而非数值型。此时，使用to_numeric()函数可以有效处理此类情况，将其转换为数值。

#创造包含'missing'为缺失值的数据
tips_sub_miss = tips.head(10)
tips_sub_miss.loc[[1,3,5,7],'total_bill'] = 'missing'
tips_sub_miss

上述操作会自动将数据转换为字符串类型。

若直接尝试使用astype进行转换，可能会遇到报错情况。

tips_sub_miss['total_bill'].astype(float)

通过调用to_numeric()函数可以解决该问题。

直接使用to_numeric()函数还是会报错，添加errors参数

该函数支持errors可变参数配置。

• 当设置ignore参数时，遇到无法转换的错误会直接跳过（保持原类型不变）。
• 当设置coerce参数时，遇到无法转换的值会强制转换为NaN。

pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors='ignore')

pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors='coerce')

to_numeric函数支持向下转型操作。

具体涉及downcast参数设置。

• 其中integer和signed代表最小的有符号整数数据类型。
• float代表最小的浮点数据类型。
• unsigned代表最小的无符号整数数据类型。

当downcast参数设置为float后，total_bill列的数据类型由float64成功降为float32。

pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors='coerce',downcast='float')

分类数据（Category）类型的使用。

可以通过pd.Categorical()创建categorical数据，Categorical()构造函数主要包含三个常用参数。

• 第一个参数values，若values中的值不在categories参数指定的范围内，这些值将被替换为NaN。
• 第二个参数categories，用于指定可能存在的类别数据集合。
• 第三个参数ordered，用于指定分类数据是否有序。

s = pd.Series(pd.Categorical(["a","b","c","d"],categories=['c','b','a']))

分类数据在排序时会自动依据分类规则进行排序。

通过指定ordered参数可以控制排序顺序。

from pandas.api.types import CategoricalDtype
# 创建一个分类  ordered  指定顺序
cat = CategoricalDtype(categories=['B','D','A','C'],ordered=True)
# 指定series_cat1转换类型为创建的分类类型
series_cat1 = series_cat.astype(cat)
print(series_cat.sort_values())
print(series_cat1.sort_values())

数据类型转换小结。

至此，关于Python数据处理中Pandas类型转换的实现方法已介绍完毕。如需了解更多Pandas类型转换相关内容，建议搜索本站过往文章或继续浏览后续相关文章。感谢大家的支持！