分配熊猫数据框列dtypes

hatmatrix:

我想在中设置dtype多列的pd.Dataframe(我有一个文件,我不得不手动将其解析为列表列表,因为该文件不适合pd.read_csv

import pandas as pd
print pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']],
                   dtype={'x':'object','y':'int'},
                   columns=['x','y'])

我懂了

ValueError: entry not a 2- or 3- tuple

我可以设置它们的唯一方法是循环遍历每个列变量并使用重铸astype

dtypes = {'x':'object','y':'int'}
mydata = pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']],
                      columns=['x','y'])
for c in mydata.columns:
    mydata[c] = mydata[c].astype(dtypes[c])
print mydata['y'].dtype   #=> int64

有没有更好的办法?

安迪·海登(Andy Hayden):

从0.17开始,您必须使用显式转换:

pd.to_datetime, pd.to_timedelta and pd.to_numeric

(如下所述,convert_objects在0.17中已不再使用“魔术”了

df = pd.DataFrame({'x': {0: 'a', 1: 'b'}, 'y': {0: '1', 1: '2'}, 'z': {0: '2018-05-01', 1: '2018-05-02'}})

df.dtypes

x    object
y    object
z    object
dtype: object

df

   x  y           z
0  a  1  2018-05-01
1  b  2  2018-05-02

您可以将它们应用于要转换的每一列:

df["y"] = pd.to_numeric(df["y"])
df["z"] = pd.to_datetime(df["z"])    
df

   x  y          z
0  a  1 2018-05-01
1  b  2 2018-05-02

df.dtypes

x            object
y             int64
z    datetime64[ns]
dtype: object

并确认dtype已更新。


适用于熊猫0.12-0.16的旧/建议答案:您可以convert_objects用来推断更好的dtypes:

In [21]: df
Out[21]: 
   x  y
0  a  1
1  b  2

In [22]: df.dtypes
Out[22]: 
x    object
y    object
dtype: object

In [23]: df.convert_objects(convert_numeric=True)
Out[23]: 
   x  y
0  a  1
1  b  2

In [24]: df.convert_objects(convert_numeric=True).dtypes
Out[24]: 
x    object
y     int64
dtype: object

魔法!(遗憾地看到它过时了。)

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