pandas series astype() 方法如何工作？

在pandas series中，astype()方法用于转换pandas series对象的类型。astype()方法将返回具有转换后的数据类型的系列对象。

在pandas.Series中使用此astype()方法，我们可以将系列对象的datatype转换为指定的数据类型，要实现此目的，我们需要将numpy.dtype或Python类型作为参数发送给astype()方法。

示例 1

# importing required packages
import pandas as pd

# create a pandas Series object
series = pd.Series([1,2,4,3,1,2])
print(series)

result = series.astype('category')
print("Output: ",result)

说明

在此示例中，我们使用一个整数值列表初始化一个pandas series对象。之后，我们应用astype()方法，其中参数值为“类别”。

输出

0 1
1 2
2 4
3 3
4 1
5 2
dtype: int64

Output:
0 1
1 2
2 4
3 3
4 1
5 2
dtype: category
Categories (4, int64): [1, 2, 3, 4]

在此输出块中，我们可以看到初始系列对象的数据类型为int64，以及astype()方法输出了转换后的数据类型。结果系列对象的数据类型为类别。结果系列对象中有 4 个分类值。

示例 2

# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np

# creating pandas Series object
series = pd.Series(np.random.randint(1,20,5))
print(series)

# change the astype
result = series.astype('float64')
print("Output: ",result)

说明

使用范围为 1、20、5 的随机整数值创建另一个熊猫系列对象。此处目标是将原始系列对象的数据类型转换为“float64”类型，以便将 astype() 方法应用于具有“float64”参数的系列对象。

输出

0 15
1  2
2 10
3  1
4 15
dtype: int32

Output:
0 15.0
1  2.0
2 10.0
3  1.0
4 15.0
dtype: float64

对于原始系列对象，dtype 为“int32”，而转换后的系列对象具有 float64 数据类型。

更新于： 2022-03-09

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