Pandas是Python当中重要的数据分析工具,利用Pandas进行数据分析时,确保使用正确的数据类型是非常重要的,否则可能会导致一些不可预知的错误发生 。这篇文章主要给大家汇总介绍了Python中如何使用函数对数据类型进行转换?Pandas实现数据类型转换的一些小技巧,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着我来一起学习学习吧!
文章插图
1、对数据进行引入进行分析
对于初学来说,在很多时候都不会太去注意一些数据类型,到程序报错的时候可能才会去留意,这里给大家举个例子,我们先导入一段数据 。
【Python中如何使用函数对数据类型进行转换?Pandas实现数据类型转换的一些小技巧】import numpy as npimport pandas as pddata = pd.read_csv('HH.csv', encoding='gbk') #因为会有中文出现,所以设置的是gbk编码HH假设我们现在导入的数据是个表,包含了一些订单的信息 。
2、使用astype()函数进行类型转换
这是一种最简单的对数据类型转换的一种方式,看下面的例子:
data['客户编号'].astype('object')data['客户编号'] = data['客户编号'].astype('object') #对原始数据进行转换并覆盖原始数据列这几段代码的意思就是,使用astype()函数将我们刚才表里面“客户编号”数据进行转换,运行结果如下:
0 445566111 113145622 556478963 2235468524 789562322需要注意的事,一定要确保数据的没有缺失值或者是特殊的字符,如果存在,astype()函数可能失效 。导致运行结果报错 。
3、使用自定义函数进行数据类型转换
这个方法适合在对复杂的数据进行数据转换的时候使用,我们可以通过构建一个函数应用于数据列的每一个数据,并将其转换为适合的数据类型 。举个例子:
def convert_currency(value): """ 转换字符串数字为float类型 - 移除 ¥ , - 转化为float类型 """ new_value = value.replace(',', '').replace('¥', '') return np.float(new_value)这段代码的含义就是在我们刚才导入的“订单信息”的表数据中,存在货币,需要将它转换为float类型,所以才写的转换函数 。
我们可以使用pandas中的apply函数来进行调用,比方说:
HH['2022'].apply(convert_currency)这是调用的是在2022列中所有的数据,运行结果如下:
0 124562.01 225146.02 456231.03 1500.0通过运行结果我们可以知道,此时将所有的数据都转换成了一种数值类型了,可以对它进行数学计算 。
以上就是Python中如何使用函数对数据类型进行转换?Pandas实现数据类型转换的一些小技巧的全部内容了,希望能对大家的学习有所帮助 。
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