Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理：更改明確指定數(shù)據(jù)的類型

　　在Python中，當(dāng)我們在處理數(shù)據(jù)時，可能會遇到數(shù)據(jù)類型不一致的問題。例如，通過爬蟲采集到的數(shù)據(jù)都是整型的數(shù)據(jù)，在使用數(shù)據(jù)時希望保留兩位小數(shù)點，這時就需要將數(shù)據(jù)的類型轉(zhuǎn)換成浮點型。針對這種問題，既可以在創(chuàng)建Pandas對象時明確指定數(shù)據(jù)的類型，也可以使用astype()方法和to_numberic()函數(shù)進行轉(zhuǎn)換，下面先來介紹明確指定數(shù)據(jù)的類型。

　　創(chuàng)建Pandas數(shù)據(jù)對象時，如果沒有明確地指出數(shù)據(jù)的類型，則可以根據(jù)傳入的數(shù)據(jù)推斷出來，并且通過dtypes屬性進行查看。例如，創(chuàng)建一個Series對象，并查看其數(shù)據(jù)的類型，具體代碼如下。

In [19]: import pandas as pd
         df=pd.DataFrame({'A':['5', '6', '7'], 'B':['3', '2', '1']})
         df.dtypes # 查看數(shù)據(jù)的類型
Out[19]:
         A     object
         B     object
         dtype:object

　　除此之外，還可以在創(chuàng)建Pandas對象時明確地指出數(shù)據(jù)的類型，即在使用構(gòu)造方法創(chuàng)建對象時，使用dtype參數(shù)指定數(shù)據(jù)的類型，示例代碼如下。

In [20]: import pandas as pd
         # 創(chuàng)建DataFrame對象，數(shù)據(jù)的類型為int
         df=pd.DataFrame({'A': ['5', '6', '7'], 'B': ['3', '2', '1']},
                           dtype='int')
         df.dtypes

Out[20]:
         A     int32
         B     int32
         dtype:  object