pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式_Python

下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式，具体内容如下所述：

我们在调bug的时候会经常查看、修改pandas列数据的数据类型，今天就总结一下：

1.查看：

Numpy和Pandas的查看方式略有不同，一个是dtype,一个是dtypes

				?

									print(Array.dtype)

									#输出int64

									print(df.dtypes)

									#输出Df下所有列的数据格式 a:int64,b:int64

2.修改

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									df = pd.read_csv('000917.csv',encoding='gbk')

									df = df[df['涨跌幅']!='None']

									df['涨跌幅'] = df['涨跌幅'].astype(np.float64)

									print(df[df['涨跌幅']>5])

ps：在Pandas中更改列的数据类型

先看一个非常简单的例子：

				?

									a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

									df = pd.DataFrame(a)

有什么方法可以将列转换为适当的类型？例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。

解决方法

可以用的方法简单列举如下：

对于创建DataFrame的情形

如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型：

				?

									df = pd.DataFrame(a, dtype='float') #示例1

									df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) #示例2

									df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str})

对于单列或者Series

下面是一个字符串Seriess的例子，它的dtype为object：

				?

									>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10'])

									>>> s

									0     1

									1     2

									2    4.7

									3  pandas

									4    10

									dtype: object

使用to_numeric转为数值。默认情况下，它不能处理字母型的字符串'pandas'：

				?

									>>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise')

									ValueError: Unable to parse string

可以将无效值强制转换为NaN，如下所示：

				?

									>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')

									0   1.0

									1   2.0

									2   4.7

									3   NaN

									4  10.0

									dtype: float64

如果遇到无效值，第三个选项就是忽略该操作：

				?

									>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')

									# the original Series is returned untouched

对于多列或者整个DataFrame
如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。

对于某个DataFrame：

				?

									>>> a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

									>>> df = pd.DataFrame(a, columns=['col1','col2','col3'])

									>>> df

									 col1 col2 col3

									0  a 1.2  4.2

									1  b  70 0.03

									2  x  5   0

然后可以写：

				?

									df[['col2','col3']] = df[['col2','col3']].apply(pd.to_numeric)

那么'col2'和'col3'根据需要具有float64类型。

但是，可能不知道哪些列可以可靠地转换为数字类型。在这种情况下，设置参数：

				?

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

然后该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换，而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期)的列将被单独保留。

另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。

软转换——类型自动推断

版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串：

				?

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

									>>> df.dtypes

									a  object

									b  object

									dtype: object

然后使用infer_objects()，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'b'的值是字符串，而不是整数，因此'b'一直保留。

astype强制转换

如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。

示例如下：

				?

									a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

									df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])

									df

									Out[16]: 

									 one two three

									0  a 1.2  4.2

									1  b  70 0.03

									2  x  5   0

									df.dtypes

									Out[17]: 

									one   object

									two   object

									three  object

									df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)

									df.dtypes

									Out[19]: 

									one    object

									two   float64

									three  float64