轉換python資料框上的資料型別-有解無憂

	門牌號碼	街道	名	姓	年齡	與屋主的關系	婚姻狀況	性別	職業	體弱多病	宗教
0	1	史密斯徑向	優雅	帕特爾	46	頭	寡	女性	石油工程師	沒有任何	天主教
1	1	史密斯徑向	伊恩	尼克松	24	房客	單身的	男性	出著作權經理	沒有任何	基督教
2	2	史密斯徑向	弗雷德里克	讀	87	頭	離婚	男性	退休教師	沒有任何	天主教
3	3	史密斯徑向	丹尼爾	亞當斯	58	頭	離婚	男性	治療師，音樂	沒有任何	天主教
4	3	史密斯徑向	馬修	大廳	13	孫子	NaN	男性	學生	沒有任何	NaN
5	3	史密斯徑向	史蒂文	弗萊徹	9	孫子	NaN	男性	學生	沒有任何	NaN
6	4	史密斯徑向	艾莉森	詹金斯	38	頭	單身的	女性	物理治療師	沒有任何	天主教
7	4	史密斯徑向	凱利	詹金斯	12	女兒	NaN	女性	學生	沒有任何	NaN
8	5	史密斯徑向	金	布朗尼	69	頭	已婚	女性	退休物業經理/土地代理	沒有任何	基督教
9	5	史密斯徑向	奧利弗	布朗尼	69	丈夫	已婚	男性	退休的跟單員，零售	沒有任何	沒有任何

我有一個資料集，您可以在問題的側面看到它。我想將所有這些資料集從物件轉換為整數和字串。

df = pd.read_csv('user-data.csv')
df[['Street','Relationship to Head of House','Marital Status','Gender','Occupation','Infirmity','Religion']] = df[['Street','Relationship to Head of House','Marital Status','Gender','Occupation','Infirmity','Religion']].astype('str') 
df[['House Number','Age']] = df[['House Number','Age']].astype('int')

我嘗試了兩種不同的方法，但是在這些操作之后所有的資料集都消失了。

df = df['Street'].astype(str)
df = df['Relationship to Head of House'].astype(str)
df = df['Marital Status'].astype(str)
df = df['Gender'].astype(str)
df = df['Occupation'].astype(str)
df = df['Infirmity'].astype(str)
df = df['Religion'].astype(str)
df = df['Gender'].astype(str)

你能幫我轉換列嗎？謝謝

我仍然得到相同的型別：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10610 entries, 0 to 10609
Data columns (total 11 columns):
 #   Column                         Non-Null Count  Dtype 
---  ------                         --------------  ----- 
 0   House Number                   10610 non-null  int64 
 1   Street                         10610 non-null  object
 2   First Name                     10610 non-null  object
 3   Surname                        10610 non-null  object
 4   Age                            10610 non-null  object
 5   Relationship to Head of House  10610 non-null  object
 6   Marital Status                 7995 non-null   object
 7   Gender                         10610 non-null  object
 8   Occupation                     10610 non-null  object
 9   Infirmity                      10610 non-null  object
 10  Religion                       7928 non-null   object
dtypes: int64(1), object(10)
memory usage: 911.9  KB

Object 而不是 int 或 string，你能幫我解決這個問題嗎？

uj5u.com熱心網友回復：

您需要分配左側的 df['Street']= df['Street'].astype(str)

df['Street']= df['Street'].astype(str)
df['Relationship to Head of House'] = df['Relationship to Head of House'].astype(str)
df['Marital Status'] = df['Marital Status'].astype(str)
df['Gender'] = df['Gender'].astype(str)
df['Occupation'] = df['Occupation'].astype(str)
df['Infirmity'] = df['Infirmity'].astype(str)
df['Religion'] = df['Religion'].astype(str)
df['Gender'] = df['Gender'].astype(str)

或者

columns=df.columns
for column in columns:
    df[column]=df[column].astype(str)

或者

in the pd.read_csv you can set the dtypes=[str,str,...] for each column

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/365288.html

標籤：Python 熊猫数据框文件类型转换

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