我正在使用.astype，但是我在文档中找不到的所有内容都是在转换整个df，而不仅仅是几列。有什么建议吗？
日期：2019-05-13交易量：3.464018e + 08波动率：3.507323e + 09
当我尝试对这些数字进行np计算时，出现错误，指出数字是有限的而不是无限的。所以我想可能是它最终无法识别e + 0，如果转换为int会改变。
谢谢！
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一种可能的解决方案是astype方法。
作为参数，您可以传递字典“ columnName：type” 为每列指定目标类型：
df.astype({'volume': np.int64, 'volatility': np.int64})
作为我使用的测试数据：
data = [['2019-05-13', 3.464018e+08, 3.507323e+09],
['2019-05-14', 3.2024e+08, 3.730523e+09],
['2019-05-15', 3.36706e+08, 3.3246783e+09]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Date','volume', 'volatility'])
转换的结果是：
Date volume volatility
0 2019-05-13 346401800 3507323000
1 2019-05-14 320240000 3730523000
2 2019-05-15 336706000 3324678300
请注意，仅int是（或至少可能是）不够的。
在这种情况下，数字大小取决于与平台有关的原因。
在我的计算机上是int32，例如波动率列中的值是
转换为 -2147483648 （由于溢出）。
当然，要像我一样显式地使用 Numpy 数据类型， 您应该将numpy导入为np 。
其他方法是将目标类型定义为 string ，在这种情况下仅为'int64'。