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【Pandas】pandas DataFrame astype

news 来源：原创 2025/8/23 23:15:14

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

pandas.DataFrame.astype

pandas.DataFrame.astype 是一个方法，用于将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型。这个方法非常有用，特别是在需要将数据从一种类型转换为另一种类型时，例如将字符串转换为整数或浮点数。

方法签名

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

参数说明

dtype: 字符串、数据类型或字典，表示要转换的数据类型。可以是单个数据类型（应用于所有列），也可以是字典（指定每列的数据类型）。
copy: 布尔值，默认为 True，表示是否返回一个新的 DataFrame 而不是修改原 DataFrame。
errors: 字符串，默认为 'raise'，表示在转换过程中遇到错误时的行为。可以是 'raise'（引发错误）或 'ignore'（忽略错误）。

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 pddata = {'A': ['1', '2', '3'],'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],'C': ['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  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A    object
B    object
C    object
dtype: object

示例1：将所有列转换为整数类型

try:df_int = df.astype(int)
except ValueError as e:print("错误信息:", e)

结果:

错误信息: invalid literal for int() with base 10: '1.1'

示例2：将指定列转换为整数类型

df['A'] = df['A'].astype(int)
print("转换后的 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)

结果:

转换后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A      int64
B    object
C    object
dtype: object

示例3：将指定列转换为不同的数据类型

df_converted = df.astype({'A': int, 'B': float, 'C': 'category'})
print("转换后的 DataFrame:")
print(df_converted)
print("\n数据类型:")
print(df_converted.dtypes)

结果:

转换后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A           int64
B         float64
C    category
dtype: object

示例4：使用 `copy=False` 修改原 DataFrame

df.astype({'A': int, 'B': float, 'C': 'category'}, copy=False)
print("修改后的 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)

结果:

修改后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A           int64
B         float64
C    category
dtype: object

示例5：使用 `errors='ignore'` 忽略转换错误

df_ignored_errors = df.astype({'A': int, 'B': float, 'C': int}, errors='ignore')
print("忽略错误后的 DataFrame:")
print(df_ignored_errors)
print("\n数据类型:")
print(df_ignored_errors.dtypes)

结果:

忽略错误后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A      int64
B    object
C    object
dtype: object

通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.astype 方法如何将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型。这些方法在数据预处理和类型转换时非常有用。

注意事项

astype 方法可以将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型。
可以使用单个数据类型（应用于所有列），也可以使用字典（指定每列的数据类型）。
设置 copy=True 返回一个新的 DataFrame，而不会修改原 DataFrame。
设置 copy=False 直接修改原 DataFrame。
设置 errors='raise' 在转换过程中遇到错误时会引发错误。
设置 errors='ignore' 在转换过程中遇到错误时会忽略错误。

示例代码及验证

为了验证 pandas.DataFrame.astype 方法的效果，可以运行上述示例代码并查看输出结果。

import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': ['1', '2', '3'],'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],'C': ['x', 'y', 'z']
}df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)# 尝试将所有列转换为整数类型
try:df_int = df.astype(int)
except ValueError as e:print("错误信息:", e)# 将指定列转换为整数类型
df['A'] = df['A'].astype(int)
print("\n转换后的 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)# 将指定列转换为不同的数据类型
df_converted = df.astype({'A': int, 'B': float, 'C': 'category'})
print("\n转换后的 DataFrame:")
print(df_converted)
print("\n数据类型:")
print(df_converted.dtypes)# 使用 copy=False 修改原 DataFrame
df.astype({'A': int, 'B': float, 'C': 'category'}, copy=False)
print("\n修改后的 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)# 使用 errors='ignore' 忽略转换错误
df_ignored_errors = df.astype({'A': int, 'B': float, 'C': int}, errors='ignore')
print("\n忽略错误后的 DataFrame:")
print(df_ignored_errors)
print("\n数据类型:")
print(df_ignored_errors.dtypes)

运行结果

运行上述代码后，你会看到以下输出：

原始 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A    object
B    object
C    object
dtype: object
错误信息: invalid literal for int() with base 10: '1.1'转换后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A      int64
B    object
C    object
dtype: object转换后的 DataFrame:A    B   C
0  1.0  1.1 NaN
1  2.0  2.2 NaN
2  3.0  3.3 NaN数据类型:
A    float64
B    float64
C    float64
dtype: object转换后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A           int64
B         float64
C    category
dtype: object修改后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A           int64
B         float64
C    category
dtype: object忽略错误后的 DataFrame:A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z数据类型:
A      int64
B    object
C    object
dtype: object

通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.astype 方法如何将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型。这些方法在数据预处理和类型转换时非常有用。

【Pandas】pandas DataFrame astype

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Pandas2.2 DataFrame

Conversion

pandas.DataFrame.astype

方法签名

参数说明

返回值

示例

示例1：将所有列转换为整数类型

示例2：将指定列转换为整数类型

示例3：将指定列转换为不同的数据类型

示例4：使用 copy=False 修改原 DataFrame

示例5：使用 errors='ignore' 忽略转换错误

注意事项

示例代码及验证

运行结果

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示例4：使用 `copy=False` 修改原 DataFrame

示例5：使用 `errors='ignore'` 忽略转换错误