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在pandas数据框中不更改数据类型

dataframe pandas python

JD2775 · 技术社区 · 8 年前

我正在尝试将数据帧中的特定列转换为dtype:float。我试过这个:

grid[['DISTINCT_COUNT','MAX_COL_LENGTH', 'MIN_COL_LENGTH', 'NULL_COUNT' ]].apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

但当我打印出来之后:

print(grid.dtypes)

我仍然看到:

COLUMN_NM         object
DISTINCT_COUNT    object
NULL_COUNT        object
MAX_COL_VALUE     object
MIN_COL_VALUE     object
MAX_COL_LENGTH    object
MIN_COL_LENGTH    object
TABLE_CNT         object
TABLE_NM          object
DATA_SOURCE       object
dtype: object

有什么想法吗?

1 回复 | 直到 8 年前

pault Tanjin 8 年前

使用 apply() 不就地修改数据帧。必须将操作的输出分配回原始数据帧。

@冷速的回答 here 解释这里发生的事情:

所有这些切片/索引操作都会创建原始数据帧的视图/副本,然后重新分配 df 对于这些视图/副本,意味着根本不接触原件。

在您的情况下,您需要:

columns = ['DISTINCT_COUNT','MAX_COL_LENGTH', 'MIN_COL_LENGTH', 'NULL_COUNT']
grid[columns] = grid[columns].apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

或者你也可以:

grid[columns] = pd.to_numeric(grid[columns], errors='ignore')

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