pd.DataFrame格式更改列的数据类型（astype方法）

Pandas中astype方法的使用：DataFrame与Series类型转换
原创 已于 2023-12-12 13:53:51 修改 · 1.2k 阅读 · 2 ·
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#pandas #python

于 2023-11-30 10:12:29 首次发布
文章讨论了在Python的Pandas库中，如何通过astype方法正确地在DataFrame和Series对象的grade列上进行数据类型转换，特别是在处理NaN值时，推荐先转换为浮点数再转为整数以避免错误。

leetcode2886

1. 转换数据类型用astype方法，可以通过两种索引方式。

2. students[['grade']] = students[['grade']].astype(int)，students[['grade']]是包含grade列的Dataframe格式。

3. 而students['grade']返回的是Series格式，因此用  students['grade'] = students['grade'].astype(int) 来更改时可能会出错，这里首先应该将列转换为浮点数，然后再将其转换为整数。这样可以避免 astype 在处理 NaN 时可能引发的一些问题。

即：students['grade'] = students['grade'].astype(float).astype(int)来避免出错

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