Pandas DataFrame.astype()函式

  2. 函數參考
  3. Python Pandas 函式
  4. Pandas DataFrame.astype()函式
Minahil Noor 2023年1月30日 2021年1月22日
Pandas Pandas DataFrame
  1. pandas.DataFrame.astype() 語法
  2. 示例程式碼：DataFrame.astype() 方法改變一列資料型別
  3. 示例程式碼：DataFrame.astype() 方法改變 DataFrame 所有列的資料型別
  4. 示例程式碼：DataFrame.astype() 方法改變資料型別時有異常的情況
Pandas DataFrame.astype()函式

Python Pandas DataFrame.astype() 函式將物件的資料型別改變為指定的資料型別。

pandas.DataFrame.astype() 語法

DataFrame.astype(dtype,
                 copy=True,
                 errors='raise')

引數
dtype 我們要分配給物件的資料型別。
copy 布林引數。當 True 時返回一個副本。
errors 它控制對所提供資料型別的無效資料引發異常。它有兩個選項。
raise：允許引發異常。
ignore：抑制異常。如果存在錯誤，那麼它將返回原始物件。

返回物件

它返回帶有資料型別的 DataFrame。

示例程式碼：DataFrame.astype() 方法改變一列資料型別

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)

dataframe1 = dataframe.astype({'Attendance': 'int32'}).dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)

輸出：

The Original Data Types of the Data frame are: 

Attendance         int64
Name              object
Obtained Marks     int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are: 

Attendance         int32
Name              object
Obtained Marks     int64
dtype: object

該函式返回了轉換的資料型別。我們使用 dtypes() 函式來顯示 DataFrame 中各列的資料型別。

示例程式碼：DataFrame.astype() 方法改變 DataFrame 所有列的資料型別

我們將嘗試改變給定 DataFrame 的資料型別。

import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)

dataframe1 = dataframe.astype('object').dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)

輸出：

The Original Data Types of the Data frame are: 

Attendance         int64
Name              object
Obtained Marks     int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are: 

Attendance        object
Name              object
Obtained Marks    object
dtype: object

函式返回了修改後的 DataFrame，它已經將所有列的資料型別改為 object。

示例程式碼：DataFrame.astype() 方法改變資料型別時有異常的情況

現在我們將資料型別 object 設定為 int32。函式將忽略異常，因為我們將傳遞引數 errors= 'ignore'。

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)

dataframe1 = dataframe.astype('int32', errors='ignore').dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)

輸出：

The Original Data Types of the Data frame are: 

Attendance         int64
Name              object
Obtained Marks     int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are: 

Attendance         int32
Name              object
Obtained Marks     int32
dtype: object

請注意，函式沒有引發任何異常。它忽略了這個錯誤，因為我們將 object 轉為 int32。它只是沒有改變 Name 列的資料型別。

相關文章 - Pandas DataFrame