草莓视频在线观看APP将介绍更改 Pandas Dataframe 中列数据类型的方法，以及 to_numaric、as_type 和 infer_objects 等选项。草莓视频在线观看APP还将讨论如何在 to_numaric 中使用 downcasting 选项。
to_numeric 方法将列转换为 Pandas 中的数值to_numeric() 是将 dataFrame 的一列或多列转换为数值的最佳方法。它还会尝试将非数字对象（例如字符串）适当地更改为整数或浮点数。to_numeric() 输入可以是 Series 或 DataFrame 的列。如果某些值不能转换为数字类型，则 to_numeric() 允许草莓视频在线观看APP将非数字值强制为 NaN。
代码举例：
# python 3.ximport pandas as pds = pd.Series(["12", "12", "4.7", "asad", "3.0"])print(s)print("------------------------------")print(pd.to_numeric(s, errors="coerce"))输出：
0 121 122 4.73 asad4 3.0dtype: object0 12.01 12.02 4.73 NaN4 3.0dtype: float64默认情况下，to_numeric() 将为草莓视频在线观看APP提供 int64 或 float64 dtype。草莓视频在线观看APP可以使用一个选项来转换为 integer，signed，unsigned 或者 float：
# python 3.ximport pandas as pds = pd.Series([-3, 1, -5])print(s)print(pd.to_numeric(s, downcast="integer"))输出：
0 -31 12 -5dtype: int640 -31 12 -5dtype: int8astype() 方法将一种类型转换为任何其他数据类型astype() 方法使草莓视频在线观看APP能够明确了解要转换的 dtype。通过在 astype() 方法内传递参数，草莓视频在线观看APP可以从一种数据类型转到另一种数据类型。
考虑以下代码：
# python 3.ximport pandas as pdc = [["x", "1.23", "14.2"], ["y", "20", "0.11"], ["z", "3", "10"]]df = pd.DataFrame(c, columns=["first", "second", "third"])print(df)df[["second", "third"]] = df[["second", "third"]].astype(float)print("Converting..................")print("............................")print(df)输出：
first second third0 x 1.23 14.21 y 20 0.112 z 3 10Converting.............................................. first second third0 x 1.23 14.201 y 20.00 0.112 z 3.00 10.00infer_objects() 方法将列数据类型转换为更特定的类型从 Pandas 的 0.21.0 版本开始引入的 infer_objects() 方法，用于将 dataFrame 的列转换为更特定的数据类型（软转换）。
考虑以下代码：
# python 3.ximport pandas as pddf = pd.DataFrame({"a": [3, 12, 5], "b": [3.0, 2.6, 1.1]}, dtype="object")print(df.dtypes)df = df.infer_objects()print("Infering..................")print("............................")print(df.dtypes)输出：
a objectb objectdtype: objectInfering..............................................a int64b float64dtype: object
