我想将表示为列表列表的表格转换为Pandas DataFrame。作为一个极其简化的例子：
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
将列转换为适当类型的最佳方法是什么，在这种情况下，第 2 列和第 3 列转换为浮点数？有没有办法在转换为 DataFrame 时指定类型？还是先创建 DataFrame 然后遍历列以更改每列的类型更好？理想情况下，我想以动态方式执行此操作，因为可能有数百列，我不想准确指定哪些列属于哪种类型。我只能保证每一列都包含相同类型的值。
【问题讨论】：
标签： python pandas dataframe types casting
在 pandas 中转换类型有四个主要选项：
to_numeric() - 提供安全地将非数字类型（例如字符串）转换为合适的数字类型的功能。 （另见to_datetime() 和to_timedelta()。）
astype() - 将（几乎）任何类型转换为（几乎）任何其他类型（即使这样做不一定明智）。还允许您转换为categorial 类型（非常有用）。
infer_objects() - 如果可能的话，将包含 Python 对象的对象列转换为 pandas 类型的实用方法。
convert_dtypes() - 将 DataFrame 列转换为支持pd.NA 的“最佳”dtype（pandas 的对象表示缺失值）。
继续阅读以了解这些方法的更详细说明和用法。
to_numeric()
将 DataFrame 的一列或多列转换为数值的最佳方法是使用pandas.to_numeric()。
此函数将尝试将非数字对象（如字符串）更改为适当的整数或浮点数。
to_numeric() 的输入是一个系列或 DataFrame 的单列。
>>> s = pd.Series(["8", 6, "7.5", 3, "0.9"]) # mixed string and numeric values
>>> s
0 8
1 6
2 7.5
3 3
4 0.9
dtype: object
>>> pd.to_numeric(s) # convert everything to float values
0 8.0
1 6.0
2 7.5
3 3.0
4 0.9
dtype: float64
如您所见，返回了一个新系列。请记住将此输出分配给变量或列名以继续使用它：
# convert Series
my_series = pd.to_numeric(my_series)
# convert column "a" of a DataFrame
df["a"] = pd.to_numeric(df["a"])
您还可以通过apply() 方法使用它来转换DataFrame 的多个列：
# convert all columns of DataFrame
df = df.apply(pd.to_numeric) # convert all columns of DataFrame
# convert just columns "a" and "b"
df[["a", "b"]] = df[["a", "b"]].apply(pd.to_numeric)
只要您的值都可以转换，这可能就是您所需要的。
但是如果有些值不能转换成数值类型呢？
to_numeric() 还采用 errors 关键字参数，允许您将非数字值强制为 NaN，或直接忽略包含这些值的列。
这是一个使用一系列字符串 s 的示例，该字符串具有对象 dtype：
>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10'])
>>> s
0 1
1 2
2 4.7
3 pandas
4 10
dtype: object
如果无法转换值，默认行为是引发。在这种情况下，它无法处理字符串'pandas'：
>>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise')
ValueError: Unable to parse string
我们可能希望“熊猫”被视为缺失/错误的数值，而不是失败。我们可以使用 errors 关键字参数将无效值强制转换为 NaN，如下所示：
>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')
0 1.0
1 2.0
2 4.7
3 NaN
4 10.0
dtype: float64
errors 的第三个选项只是在遇到无效值时忽略该操作：
>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')
# the original Series is returned untouched
最后一个选项对于转换整个 DataFrame 特别有用，但不知道我们的哪些列可以可靠地转换为数字类型。在这种情况下，只需写：
df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
该函数将应用于 DataFrame 的每一列。可以转换为数字类型的列将被转换，而不能转换为数字类型的列（例如，它们包含非数字字符串或日期）将被保留。
默认情况下，使用to_numeric() 进行转换将为您提供int64 或float64 dtype（或您的平台原生的任何整数宽度）。
这通常是您想要的，但是如果您想节省一些内存并使用更紧凑的 dtype，例如 float32 或 int8，该怎么办？
to_numeric() 让您可以选择向下转换为 'integer'、'signed'、'unsigned'、'float'。以下是整数类型的简单系列s 的示例：
>>> s = pd.Series([1, 2, -7])
>>> s
0 1
1 2
2 -7
dtype: int64
向下转换为 'integer' 使用可以容纳值的最小可能整数：
>>> pd.to_numeric(s, downcast='integer')
0 1
1 2
2 -7
dtype: int8
向下转换为 'float' 同样会选择比正常浮动类型更小的：
>>> pd.to_numeric(s, downcast='float')
0 1.0
1 2.0
2 -7.0
dtype: float32
astype()
astype() 方法使您能够明确说明您希望 DataFrame 或 Series 具有的 dtype。它用途广泛，您可以尝试从一种类型转换为任何其他类型。
只需选择一种类型：您可以使用 NumPy dtype（例如 np.int16）、一些 Python 类型（例如 bool）或 pandas 特定类型（例如 categorical dtype）。
在你想转换的对象上调用方法，astype() 会尝试为你转换：
# convert all DataFrame columns to the int64 dtype
df = df.astype(int)
# convert column "a" to int64 dtype and "b" to complex type
df = df.astype({"a": int, "b": complex})
# convert Series to float16 type
s = s.astype(np.float16)
# convert Series to Python strings
s = s.astype(str)
# convert Series to categorical type - see docs for more details
s = s.astype('category')
注意我说的是“尝试” - 如果astype() 不知道如何转换 Series 或 DataFrame 中的值，它将引发错误。例如，如果您有 NaN 或 inf 值，尝试将其转换为整数时会出错。
从 pandas 0.20.0 开始，可以通过传递 errors='ignore' 来抑制此错误。您的原始对象将原封不动地返回。
astype() 功能强大，但它有时会“错误地”转换值。例如：
>>> s = pd.Series([1, 2, -7])
>>> s
0 1
1 2
2 -7
dtype: int64
这些都是小整数，那么转换成无符号的8位类型如何节省内存呢？
>>> s.astype(np.uint8)
0 1
1 2
2 249
dtype: uint8
转换成功，但 -7 被环绕成 249（即 28 - 7）！
尝试使用pd.to_numeric(s, downcast='unsigned') 向下转换可能有助于防止出现此错误。
infer_objects()
pandas 0.21.0 版引入了 infer_objects() 方法，用于将 DataFrame 中具有对象数据类型的列转换为更具体的类型（软转换）。
例如，这是一个包含两列对象类型的 DataFrame。一个保存实际整数，另一个保存表示整数的字符串：
>>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1']}, dtype='object')
>>> df.dtypes
a object
b object
dtype: object
使用infer_objects()，您可以将列'a'的类型更改为int64：
>>> df = df.infer_objects()
>>> df.dtypes
a int64
b object
dtype: object
列 'b' 被单独留下，因为它的值是字符串，而不是整数。如果你想强制两列都为整数类型，你可以改用df.astype(int)。
convert_dtypes()
1.0 及更高版本包含一个方法convert_dtypes()，用于将Series 和DataFrame 列转换为支持pd.NA 缺失值的最佳dtype。
这里的“最好的”是指最适合保存值的类型。例如，这是一个pandas整数类型，如果所有的值都是整数（或缺失值）：Python整数对象的一个对象列转换为Int64，NumPy的一个int32值列，将成为pandas dtype Int32.
使用我们的object DataFrame df，我们得到以下结果：
>>> df.convert_dtypes().dtypes
a Int64
b string
dtype: object
由于列 'a' 保存整数值，它被转换为 Int64 类型（它能够保存缺失值，与 int64 不同）。
“b”列包含字符串对象，因此已更改为 pandas'string dtype。
默认情况下，此方法将根据每列中的对象值推断类型。我们可以通过 infer_objects=False 来改变它：
>>> df.convert_dtypes(infer_objects=False).dtypes
a object
b string
dtype: object
现在列“a”仍然是一个对象列：pandas 知道它可以被描述为一个“整数”列（在内部它运行 infer_dtype）但没有准确推断它应该具有什么 dtype 的整数所以没有转换它。列 'b' 再次转换为 'string' dtype，因为它被识别为包含 'string' 值。
【讨论】：
.convert_objects 自 0.17 以来已弃用 - 请改用 df.to_numeric
astype()中error=coerce？
这个怎么样？
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])
df
Out[16]:
one two three
0 a 1.2 4.2
1 b 70 0.03
2 x 5 0
df.dtypes
Out[17]:
one object
two object
three object
df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)
df.dtypes
Out[19]:
one object
two float64
three float64
【讨论】：
pd.DataFrame 有一个 dtype 参数，可以让你做你正在寻找的事情。 df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'], dtype=float) In [2]: df.dtypes Out[2]: 一个对象 两个 float64 三个 float64 dtype: object
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead。这可能是在较新版本的 pandas 中引入的，因此我没有发现任何问题，但我只是想知道这个警告是关于什么的。有什么想法吗？
ValueError: Cannot convert NA to integer
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'], dtype={'one': str, 'two': int, 'three': float})。不过，我很难找到可接受的“dtype”值的规范。一个列表会很好（目前我做dict(enumerate(my_list))）。
下面的代码将改变列的数据类型。
df[['col.name1', 'col.name2'...]] = df[['col.name1', 'col.name2'..]].astype('data_type')
你可以给你的数据类型代替数据类型。你想要什么，比如 str、float、int 等。
【讨论】：
bool 将其应用于包含字符串 ``` 'True' ``` 和 `` 'False' ``` 的列时，所有内容都会更改为True.
当我只需要指定特定的列并且我想要明确时，我使用过（根据DOCS LOCATION）：
dataframe = dataframe.astype({'col_name_1':'int','col_name_2':'float64', etc. ...})
因此，使用原始问题，但为其提供列名...
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['col_name_1', 'col_name_2', 'col_name_3'])
df = df.astype({'col_name_2':'float64', 'col_name_3':'float64'})
【讨论】：
这是一个函数，它以一个 DataFrame 和一个列列表为参数，并将列中的所有数据强制转换为数字。
# df is the DataFrame, and column_list is a list of columns as strings (e.g ["col1","col2","col3"])
# dependencies: pandas
def coerce_df_columns_to_numeric(df, column_list):
df[column_list] = df[column_list].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
所以，对于你的例子：
import pandas as pd
def coerce_df_columns_to_numeric(df, column_list):
df[column_list] = df[column_list].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['col1','col2','col3'])
coerce_df_columns_to_numeric(df, ['col2','col3'])
【讨论】：
下面的图表总结了 pandas 中一些最重要的转换。
到字符串的转换是微不足道的.astype(str)，图中没有显示。
请注意，此上下文中的“转换”既可以指将文本数据转换为其实际数据类型（硬转换），也可以为对象列中的数据推断出更合适的数据类型（软转换）。为了说明差异，请看一下
df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': [4, 5, 6]}, dtype=object)
df.dtypes
a object
b object
dtype: object
# Actually converts string to numeric - hard conversion
df.apply(pd.to_numeric).dtypes
a int64
b int64
dtype: object
# Infers better data types for object data - soft conversion
df.infer_objects().dtypes
a object # no change
b int64
dtype: object
# Same as infer_objects, but converts to equivalent ExtensionType
df.convert_dtypes().dtypes
【讨论】：
如何创建两个数据框，每个数据框的列具有不同的数据类型，然后将它们附加在一起？
d1 = pd.DataFrame(columns=[ 'float_column' ], dtype=float)
d1 = d1.append(pd.DataFrame(columns=[ 'string_column' ], dtype=str))
结果
In[8}: d1.dtypes
Out[8]:
float_column float64
string_column object
dtype: object
创建数据框后，您可以在第一列中填充浮点变量，在第二列中填充字符串（或您想要的任何数据类型）。
【讨论】：
df.info() 为我们提供了 temp 的初始数据类型，即 float64
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 132 non-null object
1 temp 132 non-null float64
现在，使用此代码将数据类型更改为 int64：
df['temp'] = df['temp'].astype('int64')
如果你再次执行 df.info()，你会看到：
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 132 non-null object
1 temp 132 non-null int64
这表明您已成功更改列 temp 的数据类型。编码愉快！
【讨论】：
从 pandas 1.0.0 开始，我们有 pandas.DataFrame.convert_dtypes。您甚至可以控制要转换的类型！
In [40]: df = pd.DataFrame(
...: {
...: "a": pd.Series([1, 2, 3], dtype=np.dtype("int32")),
...: "b": pd.Series(["x", "y", "z"], dtype=np.dtype("O")),
...: "c": pd.Series([True, False, np.nan], dtype=np.dtype("O")),
...: "d": pd.Series(["h", "i", np.nan], dtype=np.dtype("O")),
...: "e": pd.Series([10, np.nan, 20], dtype=np.dtype("float")),
...: "f": pd.Series([np.nan, 100.5, 200], dtype=np.dtype("float")),
...: }
...: )
In [41]: dff = df.copy()
In [42]: df
Out[42]:
a b c d e f
0 1 x True h 10.0 NaN
1 2 y False i NaN 100.5
2 3 z NaN NaN 20.0 200.0
In [43]: df.dtypes
Out[43]:
a int32
b object
c object
d object
e float64
f float64
dtype: object
In [44]: df = df.convert_dtypes()
In [45]: df.dtypes
Out[45]:
a Int32
b string
c boolean
d string
e Int64
f float64
dtype: object
In [46]: dff = dff.convert_dtypes(convert_boolean = False)
In [47]: dff.dtypes
Out[47]:
a Int32
b string
c object
d string
e Int64
f float64
dtype: object
【讨论】：
df = df.astype({"columnname": str})
#e.g - 用于将列类型更改为字符串
【讨论】：
type 提供一个示例。相反，请为现有答案投票。
我以为我遇到了同样的问题，但实际上我有一点不同，这使得问题更容易解决。对于其他查看此问题的人，值得检查输入列表的格式。在我的情况下，数字最初是浮点数，而不是问题中的字符串：
a = [['a', 1.2, 4.2], ['b', 70, 0.03], ['x', 5, 0]]
但是在创建数据框之前过多地处理列表，我会丢失类型，所有内容都变成了字符串。
通过 numpy 数组创建数据框
df = pd.DataFrame(np.array(a))
df
Out[5]:
0 1 2
0 a 1.2 4.2
1 b 70 0.03
2 x 5 0
df[1].dtype
Out[7]: dtype('O')
给出与问题中相同的数据框，其中第 1 列和第 2 列中的条目被视为字符串。然而做
df = pd.DataFrame(a)
df
Out[10]:
0 1 2
0 a 1.2 4.20
1 b 70.0 0.03
2 x 5.0 0.00
df[1].dtype
Out[11]: dtype('float64')
确实给出了一个数据框，其中的列格式正确
【讨论】：