你可以使用三种主要选项来转换pandas的类型：

to_numeric()提供安全地将非数字类型（例如字符串）转换为合适的数字类型的功能。（另请参见to_datetime()和to_timedelta()。）

astype()-将（几乎）任何类型转换为（几乎）任何其他类型（即使这样做不一定明智）。还允许你转换为分类类型（非常有用）。

infer_objects() 一种实用方法，如果可能的话，将保存Python对象的对象列转换为熊猫类型。

继续阅读以获取每种方法的更详细的解释和用法。

1。 to_numeric()

将DataFrame的一列或多列转换为数值的最佳方法是使用pandas.to_numeric()。

此函数将尝试将非数字对象（例如字符串）适当地更改为整数或浮点数。

基本用法
输入的to_numeric()是DataFrame的Series或单个列。

>>> s = pd.Series(["8", 6, "7.5", 3, "0.9"]) # mixed string and numeric values
>>> s
0      8
1      6
2    7.5
3      3
4    0.9
dtype: object

>>> pd.to_numeric(s) # convert everything to float values
0    8.0
1    6.0
2    7.5
3    3.0
4    0.9
dtype: float64

如你所见，将返回一个新的Series。请记住，将此输出分配给变量或列名以继续使用它：

# convert Series
my_series = pd.to_numeric(my_series)

# convert column "a" of a DataFrame
df["a"] = pd.to_numeric(df["a"])

你还可以通过以下apply()方法使用它来转换DataFrame的多个列：

# convert all columns of DataFrame
df = df.apply(pd.to_numeric) # convert all columns of DataFrame

# convert just columns "a" and "b"
df[["a", "b"]] = df[["a", "b"]].apply(pd.to_numeric)

只要你的值都可以转换，那可能就是你所需要的。

错误处理

但是，如果某些值不能转换为数字类型怎么办？

to_numeric()还使用errors关键字参数，该参数允许你将非数字值强制为NaN，或仅忽略包含这些值的列。

这是一个使用一系列s具有对象dtype 的字符串的示例：

>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10'])
>>> s
0         1
1         2
2       4.7
3    pandas
4        10
dtype: object

如果无法转换值，则默认行为是引发。在这种情况下，它不能处理字符串“ pandas”：

>>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise')
ValueError: Unable to parse string

我们可能希望将“ pandas”视为丢失/错误的数值，而不是失败。我们可以NaN使用errors关键字参数将无效值强制如下：

>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')
0     1.0
1     2.0
2     4.7
3     NaN
4    10.0
dtype: float64

第三个选项errors只是在遇到无效值时忽略该操作：

>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')
# the original Series is returned untouched

当你要转换整个DataFrame，但又不知道我们哪些列可以可靠地转换为数字类型时，最后一个选项特别有用。在这种情况下，只需写：

df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

该函数将应用于DataFrame的每一列。可以转换为数字类型的列将被转换，而不能转换（例如，它们包含非数字字符串或日期）的列将被保留。

向下转型

默认情况下，with转换to_numeric()将为你提供a int64或float64dtype（或平台固有的任何整数宽度）。

通常这就是你想要的，但是如果你想节省一些内存并使用更紧凑的dtype，如float32或int8呢？

to_numeric()你可以选择向下转换为“整数”，“有符号”，“无符号”，“浮点型”。这是一个简单s的整数类型系列的示例：

>>> s = pd.Series([1, 2, -7])
>>> s
0    1
1    2
2   -7
dtype: int64

向下转换为“整数”将使用可以保存值的最小整数：

>>> pd.to_numeric(s, downcast='integer')
0    1
1    2
2   -7
dtype: int8

向下转换为“ float”类似地选择了一个比普通浮点型小的类型：

>>> pd.to_numeric(s, downcast='float')
0    1.0
1    2.0
2   -7.0
dtype: float32

2。 astype()

该astype()方法使你可以明确表示想要DataFrame或Series具有的dtype。它非常通用，可以尝试从一种类型转换为另一种类型。

基本用法

只需选择一种类型：你可以使用NumPy dtype（例如np.int16），某些Python类型（例如bool）或特定于熊猫的类型（例如类别dtype）。

在要转换的对象上调用方法，然后astype()将尝试为你转换：

# convert all DataFrame columns to the int64 dtype
df = df.astype(int)

# convert column "a" to int64 dtype and "b" to complex type
df = df.astype({"a": int, "b": complex})

# convert Series to float16 type
s = s.astype(np.float16)

# convert Series to Python strings
s = s.astype(str)

# convert Series to categorical type - see docs for more details
s = s.astype('category')

注意，我说的是“尝试”-如果astype()不知道如何在Series或DataFrame中转换值，则会引发错误。例如，如果你具有NaNor inf值，则在尝试将其转换为整数时会出错。

从熊猫0.20.0开始，可以通过传递来抑制此错误errors='ignore'。你的原始对象将保持原样返回。

注意：

astype()功能强大，但有时会“错误地”转换值。例如：

>>> s = pd.Series([1, 2, -7])
>>> s
0    1
1    2
2   -7
dtype: int64

这些都是小整数，那么如何转换为无符号8位类型以节省内存呢？

>>> s.astype(np.uint8)
0      1
1      2
2    249
dtype: uint8

转换工作，但-7包裹轮成为249（如2 8 - 7）！

尝试使用向下转换来pd.to_numeric(s, downcast='unsigned')帮助防止此错误。

3。 infer_objects()

pandas的0.21.0版引入了infer_objects()将具有对象数据类型的DataFrame列转换为更特定类型（软转换）的方法。

例如，这是一个带有两列对象类型的DataFrame。一个保存实际的整数，另一个保存代表整数的字符串：

>>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1']}, dtype='object')
>>> df.dtypes
a    object
b    object
dtype: object

使用infer_objects()，你可以将列'a'的类型更改为int64：

>>> df = df.infer_objects()
>>> df.dtypes
a     int64
b    object
dtype: object

由于列“ b”的值是字符串而不是整数，因此已被保留。如果要尝试强制将两列都转换为整数类型，则可以df.astype(int)改用。