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圆咕噜咕噜 发表于 2025-4-9 04:42:21

【Pandas】pandas DataFrame convert_dtypes

Pandas2.2 DataFrame

Conversion

方法描述DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])用于将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型DataFrame.convert_dtypes()用于将 DataFrame 中的数据类型转换为更合适的类型 pandas.DataFrame.convert_dtypes

pandas.DataFrame.convert_dtypes 是一个方法，用于将 DataFrame 中的数据类型转换为更合适的类型。这个方法可以资助自动推断和转换数据类型，使得数据处置惩罚更加高效和准确。
方法签名

DataFrame.convert_dtypes(infer_objects=True, convert_string=True, convert_integer=True, convert_boolean=True, convert_floating=True, dtype_backend='numpy_nullable')
参数阐明



[*]infer_objects: 布尔值，默认为 True，表示是否尝试将 object 类型的列转换为更具体的类型（如 int64 或 float64）。
[*]convert_string: 布尔值，默认为 True，表示是否将 object 类型的列转换为 string 类型。
[*]convert_integer: 布尔值，默认为 True，表示是否将 object 类型的列转换为 integer 类型。
[*]convert_boolean: 布尔值，默认为 True，表示是否将 object 类型的列转换为 boolean 类型。
[*]convert_floating: 布尔值，默认为 True，表示是否将 object 类型的列转换为 floating 类型。
[*]dtype_backend: 字符串，默认为 'numpy_nullable'，表示使用的数据类型后端。可以是 'numpy_nullable' 或 'pyarrow'。
返回值



[*]返回一个新的 DataFrame，其中数据类型已转换。
示例

假设有一个 DataFrame 如下：
import pandas as pd

data = {
    'A': ['1', '2', '3'],
    'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
    'C': ['True', 'False', 'True'],
    'D': ['x', 'y', 'z']
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)
输出:
原始 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    object
B    object
C    object
D    object
dtype: object
示例1：使用默认参数转换数据类型

df_converted = df.convert_dtypes()
print("转换后的 DataFrame:")
print(df_converted)
print("\n数据类型:")
print(df_converted.dtypes)
效果:
转换后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
BFloat64
C    boolean
D    string
dtype: object
示例2：禁用 convert_string

df_converted_no_string = df.convert_dtypes(convert_string=False)
print("禁用 convert_string 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_string)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_string.dtypes)
效果:
禁用 convert_string 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
BFloat64
C    boolean
D    object
dtype: object
示例3：禁用 convert_integer

df_converted_no_integer = df.convert_dtypes(convert_integer=False)
print("禁用 convert_integer 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_integer)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_integer.dtypes)
效果:
禁用 convert_integer 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    object
BFloat64
C    boolean
D    string
dtype: object
示例4：禁用 convert_boolean

df_converted_no_boolean = df.convert_dtypes(convert_boolean=False)
print("禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_boolean)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_boolean.dtypes)
效果:
禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
BFloat64
C    object
D    string
dtype: object
示例5：禁用 convert_floating

df_converted_no_floating = df.convert_dtypes(convert_floating=False)
print("禁用 convert_floating 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_floating)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_floating.dtypes)
效果:
禁用 convert_floating 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
B    object
C    boolean
D    string
dtype: object
通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.convert_dtypes 方法如何自动推断和转换 DataFrame 中的数据类型。这些方法在数据预处置惩罚和类型转换时非常有用。
留意事项



[*]convert_dtypes 方法可以将 DataFrame 中的数据类型转换为更合适的类型。
[*]可以通过设置差异的参数来控制哪些类型的转换应该被启用或禁用。
[*]dtype_backend 参数可以指定使用的数据类型后端，例如 'numpy_nullable' 或 'pyarrow'。
[*]这些转换可以资助提高数据处置惩罚的效率和准确性。
示例代码及验证

为了验证 pandas.DataFrame.convert_dtypes 方法的效果，可以运行上述示例代码并查看输出效果。
import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': ['1', '2', '3'],
    'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
    'C': ['True', 'False', 'True'],
    'D': ['x', 'y', 'z']
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)

# 使用默认参数转换数据类型
df_converted = df.convert_dtypes()
print("\n转换后的 DataFrame:")
print(df_converted)
print("\n数据类型:")
print(df_converted.dtypes)

# 禁用 convert_string
df_converted_no_string = df.convert_dtypes(convert_string=False)
print("\n禁用 convert_string 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_string)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_string.dtypes)

# 禁用 convert_integer
df_converted_no_integer = df.convert_dtypes(convert_integer=False)
print("\n禁用 convert_integer 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_integer)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_integer.dtypes)

# 禁用 convert_boolean
df_converted_no_boolean = df.convert_dtypes(convert_boolean=False)
print("\n禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_boolean)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_boolean.dtypes)

# 禁用 convert_floating
df_converted_no_floating = df.convert_dtypes(convert_floating=False)
print("\n禁用 convert_floating 后的 DataFrame:")
print(df_converted_no_floating)
print("\n数据类型:")
print(df_converted_no_floating.dtypes)
运行效果

运行上述代码后，你会看到以下输出：
原始 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    object
B    object
C    object
D    object
dtype: object
转换后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
BFloat64
C    boolean
D    string
dtype: object
禁用 convert_string 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
BFloat64
C    boolean
D    object
dtype: object
禁用 convert_integer 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    object
BFloat64
C    boolean
D    string
dtype: object
禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
BFloat64
C    object
D    string
dtype: object
禁用 convert_floating 后的 DataFrame:
   A    B      CD
011.1   Truex
122.2Falsey
233.3   Truez

数据类型:
A    Int64
B    object
C    boolean
D    string
dtype: object
通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.convert_dtypes 方法如何自动推断和转换 DataFrame 中的数据类型。这些方法在数据预处置惩罚和类型转换时非常有用。

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