【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([infer_objects, …])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

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

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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：

1. import pandas as pd
3. data = {
4.     'A': ['1', '2', '3'],
5.     'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
6.     'C': ['True', 'False', 'True'],
7.     'D': ['x', 'y', 'z']
8. }
10. df = pd.DataFrame(data)
11. print("原始 DataFrame:")
12. print(df)
13. print("\n数据类型:")
14. print(df.dtypes)

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输出:

1. 原始 DataFrame:
2.    A    B      C  D
3. 0  1  1.1   True  x
4. 1  2  2.2  False  y
5. 2  3  3.3   True  z
7. 数据类型:
8. A    object
9. B    object
10. C    object
11. D    object
12. dtype: object

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示例1：使用默认参数转换数据类型

1. df_converted = df.convert_dtypes()
2. print("转换后的 DataFrame:")
3. print(df_converted)
4. print("\n数据类型:")
5. print(df_converted.dtypes)

复制代码

效果:

1. 转换后的 DataFrame:
2.    A    B      C  D
3. 0  1  1.1   True  x
4. 1  2  2.2  False  y
5. 2  3  3.3   True  z
7. 数据类型:
8. A    Int64
9. B  Float64
10. C    boolean
11. D    string
12. dtype: object

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示例2：禁用 convert_string

1. df_converted_no_string = df.convert_dtypes(convert_string=False)
2. print("禁用 convert_string 后的 DataFrame:")
3. print(df_converted_no_string)
4. print("\n数据类型:")
5. print(df_converted_no_string.dtypes)

复制代码

效果:

1. 禁用 convert_string 后的 DataFrame:
2.    A    B      C  D
3. 0  1  1.1   True  x
4. 1  2  2.2  False  y
5. 2  3  3.3   True  z
7. 数据类型:
8. A    Int64
9. B  Float64
10. C    boolean
11. D    object
12. dtype: object

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示例3：禁用 convert_integer

1. df_converted_no_integer = df.convert_dtypes(convert_integer=False)
2. print("禁用 convert_integer 后的 DataFrame:")
3. print(df_converted_no_integer)
4. print("\n数据类型:")
5. print(df_converted_no_integer.dtypes)

复制代码

效果:

1. 禁用 convert_integer 后的 DataFrame:
2.    A    B      C  D
3. 0  1  1.1   True  x
4. 1  2  2.2  False  y
5. 2  3  3.3   True  z
7. 数据类型:
8. A    object
9. B  Float64
10. C    boolean
11. D    string
12. dtype: object

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示例4：禁用 convert_boolean

1. df_converted_no_boolean = df.convert_dtypes(convert_boolean=False)
2. print("禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:")
3. print(df_converted_no_boolean)
4. print("\n数据类型:")
5. print(df_converted_no_boolean.dtypes)

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效果:

1. 禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:
2.    A    B      C  D
3. 0  1  1.1   True  x
4. 1  2  2.2  False  y
5. 2  3  3.3   True  z
7. 数据类型:
8. A    Int64
9. B  Float64
10. C    object
11. D    string
12. dtype: object

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示例5：禁用 convert_floating

1. df_converted_no_floating = df.convert_dtypes(convert_floating=False)
2. print("禁用 convert_floating 后的 DataFrame:")
3. print(df_converted_no_floating)
4. print("\n数据类型:")
5. print(df_converted_no_floating.dtypes)

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效果:

1. 禁用 convert_floating 后的 DataFrame:
2.    A    B      C  D
3. 0  1  1.1   True  x
4. 1  2  2.2  False  y
5. 2  3  3.3   True  z
7. 数据类型:
8. A    Int64
9. B    object
10. C    boolean
11. D    string
12. dtype: object

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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。

1. import pandas as pd
3. # 创建一个示例 DataFrame
4. data = {
5.     'A': ['1', '2', '3'],
6.     'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
7.     'C': ['True', 'False', 'True'],
8.     'D': ['x', 'y', 'z']
9. }
11. df = pd.DataFrame(data)
12. print("原始 DataFrame:")
13. print(df)
14. print("\n数据类型:")
15. print(df.dtypes)
17. # 使用默认参数转换数据类型
18. df_converted = df.convert_dtypes()
19. print("\n转换后的 DataFrame:")
20. print(df_converted)
21. print("\n数据类型:")
22. print(df_converted.dtypes)
24. # 禁用 convert_string
25. df_converted_no_string = df.convert_dtypes(convert_string=False)
26. print("\n禁用 convert_string 后的 DataFrame:")
27. print(df_converted_no_string)
28. print("\n数据类型:")
29. print(df_converted_no_string.dtypes)
31. # 禁用 convert_integer
32. df_converted_no_integer = df.convert_dtypes(convert_integer=False)
33. print("\n禁用 convert_integer 后的 DataFrame:")
34. print(df_converted_no_integer)
35. print("\n数据类型:")
36. print(df_converted_no_integer.dtypes)
38. # 禁用 convert_boolean
39. df_converted_no_boolean = df.convert_dtypes(convert_boolean=False)
40. print("\n禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:")
41. print(df_converted_no_boolean)
42. print("\n数据类型:")
43. print(df_converted_no_boolean.dtypes)
45. # 禁用 convert_floating
46. df_converted_no_floating = df.convert_dtypes(convert_floating=False)
47. print("\n禁用 convert_floating 后的 DataFrame:")
48. print(df_converted_no_floating)
49. print("\n数据类型:")
50. print(df_converted_no_floating.dtypes)

复制代码

运行效果

运行上述代码后，你会看到以下输出：

1. 原始 DataFrame:
2.    A    B      C  D
3. 0  1  1.1   True  x
4. 1  2  2.2  False  y
5. 2  3  3.3   True  z
7. 数据类型:
8. A    object
9. B    object
10. C    object
11. D    object
12. dtype: object
13. 转换后的 DataFrame:
14.    A    B      C  D
15. 0  1  1.1   True  x
16. 1  2  2.2  False  y
17. 2  3  3.3   True  z
19. 数据类型:
20. A    Int64
21. B  Float64
22. C    boolean
23. D    string
24. dtype: object
25. 禁用 convert_string 后的 DataFrame:
26.    A    B      C  D
27. 0  1  1.1   True  x
28. 1  2  2.2  False  y
29. 2  3  3.3   True  z
31. 数据类型:
32. A    Int64
33. B  Float64
34. C    boolean
35. D    object
36. dtype: object
37. 禁用 convert_integer 后的 DataFrame:
38.    A    B      C  D
39. 0  1  1.1   True  x
40. 1  2  2.2  False  y
41. 2  3  3.3   True  z
43. 数据类型:
44. A    object
45. B  Float64
46. C    boolean
47. D    string
48. dtype: object
49. 禁用 convert_boolean 后的 DataFrame:
50.    A    B      C  D
51. 0  1  1.1   True  x
52. 1  2  2.2  False  y
53. 2  3  3.3   True  z
55. 数据类型:
56. A    Int64
57. B  Float64
58. C    object
59. D    string
60. dtype: object
61. 禁用 convert_floating 后的 DataFrame:
62.    A    B      C  D
63. 0  1  1.1   True  x
64. 1  2  2.2  False  y
65. 2  3  3.3   True  z
67. 数据类型:
68. A    Int64
69. B    object
70. C    boolean
71. D    string
72. dtype: object

复制代码

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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