5招学会Pandas数据类型转化

大家好，我是才哥。

日常数据处理中，经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理，由于自己不太喜欢记住它们，所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下，感觉还是有点Fei时间。

今天我们就整理一下常见的数据类型转化操作，然后收藏起来以备不时之需吧！

目录：

• 1. 加载数据时指定数据类型

• 2. astype转换数据类型

• 3. pd.to_xx转化数据类型

• 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型

• 3.2. pd.to_numeric转化为数字类型

• 3.3. pd.to_timedelta转化为时间差类型

• 4. 智能判断数据类型

• 5. 数据类型筛选

1. 加载数据时指定数据类型

一般来说，为了省事我都是直接pd.DataFrame(data)或pd.read_xx(filename)就完事了。

比如：（下面数据大家直接拷贝后读取剪切板即可）

import pandas as pd

df = pd.read_excel('数据类型转换案例数据.xlsx')
df

我们查看dtypes属性

df.dtypes

国家       object
受欢迎度      int64
评分      float64
向往度     float64
dtype: object

可以看到国家字段是object类型，受欢迎度是int整数类型，评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上，对于向往度我们可能需要的是int整数类型，国家字段是string字符串类型。

那么，我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('数据类型转换案例数据.xlsx',
                   dtype={
                       '国家':'string',
                       '向往度':'Int64'
                   }
                  )
df

再查看dtypes属性

df.dtypes

国家       string
受欢迎度      int64
评分      float64
向往度       Int64
dtype: object

同样，在创建DataFrame类型数据时也可以通过dtype参数进行数据类型设定（案例是对全部字段进行设置）。

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4.],
                   'B':[1,3,5,7]
                  },
                  dtype='float32'
                 )
df.dtypes

A    float32
B    float32
dtype: object

2. astype转换数据类型

对于已经存在的数据，我们常用astype来转换数据类型，可以对某列（Series）也可以同时指定多列。

In [1]: df.受欢迎度.astype('float')
Out[1]: 
0    10.0
1     6.0
2     2.0
3     8.0
4     7.0
Name: 受欢迎度, dtype: float64

In [2]: df.astype({'国家':'string',
                   '向往度':'Int64'})
Out[2]: 
   国家  受欢迎度    评分   向往度
0  中国    10  10.0    10
1  美国     6   5.8     7
2  日本     2   1.2     7
3  德国     8   6.8     6
4  英国     7   6.6  <NA>

3. pd.to_xx转化数据类型

3.1. pd.to_datetime转化为时间类型

• 日期like的字符串转换为日期
• 时间戳转换为日期等
• 数字字符串按照format转换为日期

如果遇到无法转换的情况，默认情况下会报错，可以通过参数设置errors='coerce'将无法转换的设置为NaT。

# 将字符串转化为日期
In [3]: s = pd.Series(['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000'])

In [4]: s
Out[4]: 
0    3/11/2000
1    3/12/2000
2    3/13/2000
dtype: object

In [5]: pd.to_datetime(s, infer_datetime_format=True)
Out[5]: 
0   2000-03-11
1   2000-03-12
2   2000-03-13
dtype: datetime64[ns]

# 还可以将时间戳转化为日期
In [6]: s = pd.Series([1490195805, 1590195805, 1690195805])

In [7]: pd.to_datetime(s, unit='s')
Out[7]: 
0   2017-03-22 15:16:45
1   2020-05-23 01:03:25
2   2023-07-24 10:50:05
dtype: datetime64[ns]

In [8]: s = pd.Series([1490195805433502912, 1590195805433502912, 1690195805433502912])

In [9]: pd.to_datetime(s, unit='ns')
Out[9]: 
0   2017-03-22 15:16:45.433502912
1   2020-05-23 01:03:25.433502912
2   2023-07-24 10:50:05.433502912
dtype: datetime64[ns]

# 数字字符串按照format转换为日期
In [10]: s = pd.Series(['20200101', '20200202', '202003'])

In [11]: pd.to_datetime(s, format='%Y%m%d', errors='ignore')
Out[11]: 
0    20200101
1    20200202
2      202003
dtype: object

In [12]: pd.to_datetime(s, format='%Y%m%d', errors='coerce')
Out[12]: 
0   2020-01-01
1   2020-02-02
2          NaT
dtype: datetime64[ns]

需要注意的是，对于上述时间戳的日期转化，起始时间默认是1970-01-01，对于国内时间来说会相差8小时，我们有以下几种方式处理。

In [13]: s
Out[13]: 
0    1490195805
1    1590195805
2    1690195805
dtype: int64

# 默认情况下 格林威治时间
In [14]: pd.to_datetime(s, unit='s')
Out[14]: 
0   2017-03-22 15:16:45
1   2020-05-23 01:03:25
2   2023-07-24 10:50:05
dtype: datetime64[ns]

# 将起始时间加上 8小时
In [15]: pd.to_datetime(s, unit='s', origin=pd.Timestamp('1970-01-01 08:00:00'))
Out[15]: 
0   2017-03-22 23:16:45
1   2020-05-23 09:03:25
2   2023-07-24 18:50:05
dtype: datetime64[ns]

# 手动 加上 8小时 
In [16]: pd.to_datetime(s, unit='s') + pd.Timedelta(days=8/24)
Out[16]: 
0   2017-03-22 23:16:45
1   2020-05-23 09:03:25
2   2023-07-24 18:50:05
dtype: datetime64[ns]

3.2. pd.to_numeric转化为数字类型

In [17]: s = pd.Series(['1.0', '2', -3])

In [18]: pd.to_numeric(s)
Out[18]: 
0    1.0
1    2.0
2   -3.0
dtype: float64

In [19]: pd.to_numeric(s, downcast='signed')
Out[19]: 
0    1
1    2
2   -3
dtype: int8

In [20]: s = pd.Series(['apple', '1.0', '2', -3])

In [21]: pd.to_numeric(s, errors='ignore')
Out[21]: 
0    apple
1      1.0
2        2
3       -3
dtype: object

In [22]: pd.to_numeric(s, errors='coerce')
Out[22]: 
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3   -3.0
dtype: float64

3.3. pd.to_timedelta转化为时间差类型

将数字、时间差字符串like等转化为时间差数据类型

In [23]: import numpy as np

In [24]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='d')
Out[24]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [25]: pd.to_timedelta('1 days 06:05:01.00003')
Out[25]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [26]: pd.to_timedelta(['1 days 06:05:01.00003', '15.5us', 'nan'])
Out[26]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

4. 智能判断数据类型

convert_dtypes方法可以用来进行比较智能的数据类型转化，请看

5. 数据类型筛选

看到在一些学习群经常有朋友问怎么筛选指定数据类型的字段，今天我们也来介绍一下。

Pandas提供了一个按照字段数据类型筛选的函数select_dtypes()，通过参数可以选定需要的数据类型字段和排除的数据类型字段。

Signature: 
df.select_dtypes(include=None, exclude=None) -> 'DataFrame'
Docstring:
Return a subset of the DataFrame's columns based on the column dtypes.

数据类型有以下几种：

数字：number 或 int、float

布尔：bool

时间：datetime64

时间差：timedelta64

类别：category

字符串：string

对象：object

In [27]: df
Out[27]: 
   国家  受欢迎度    评分   向往度
0  中国    10  10.0  10.0
1  美国     6   5.8   7.0
2  日本     2   1.2   7.0
3  德国     8   6.8   6.0
4  英国     7   6.6   NaN

In [28]: df.dtypes
Out[28]: 
国家       object
受欢迎度      int64
评分      float64
向往度     float64
dtype: object

In [29]: df.select_dtypes(include='int')
Out[29]: 
   受欢迎度
0    10
1     6
2     2
3     8
4     7

In [30]: df.select_dtypes(include='number')
Out[30]: 
   受欢迎度    评分   向往度
0    10  10.0  10.0
1     6   5.8   7.0
2     2   1.2   7.0
3     8   6.8   6.0
4     7   6.6   NaN

In [31]: df.select_dtypes(include=['int','object'])
Out[31]: 
   国家  受欢迎度
0  中国    10
1  美国     6
2  日本     2
3  德国     8
4  英国     7

In [32]: df.select_dtypes(exclude=['object'])
Out[32]: 
   受欢迎度    评分   向往度
0    10  10.0  10.0
1     6   5.8   7.0
2     2   1.2   7.0
3     8   6.8   6.0
4     7   6.6   NaN

以上就是本次全部内容，希望对你有帮助，喜欢的话记得点个赞，刷个在看哦！

其实，还有更多参数方法大家可以通过help或者?来看一看演示一下！