Python | Pandas Series.astype() 转换系列的数据类型

介绍

在使用 Pandas 处理数据时，经常需要对数据的类型进行转换。Pandas Series 提供了一个非常方便的方法 .astype()，用于转换系列中的数据类型。

.astype() 方法返回一个新的 Series 对象，原始 Series 对象的数据类型不会被改变。所以在使用 .astype() 转换数据类型时，需要将返回的新 Series 重新赋值给一个变量。

new_series = series.astype(data_type)

参数

• data_type：指定要转换的数据类型，可以是 Python 的内置数据类型，也可以是 numpy 的数据类型。

示例

下面是一些使用 .astype() 方法的示例：

import pandas as pd

# 创建一个 Series 对象
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整型转换为浮点型
new_series = series.astype(float)
print(new_series)
# 输出:
# 0    1.0
# 1    2.0
# 2    3.0
# 3    4.0
# 4    5.0
# dtype: float64

# 将整型转换为字符串型
new_series = series.astype(str)
print(new_series)
# 输出:
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# dtype: object

# 将整型转换为布尔型
new_series = series.astype(bool)
print(new_series)
# 输出:
# 0    True
# 1    True
# 2    True
# 3    True
# 4    True
# dtype: bool

注意事项

• 在将字符串转换为数值类型时，如果字符串中包含了非数字的字符，将会引发 ValueError 异常。所以在转换前最好先进行数据的清洗和验证。
• 如果将浮点型转换为整型，小数部分会被截断。