Question

功能如下：

def func1(df):
    df = df.loc[:,['code',
                  'currentPrice',
                  'hedgingValue',
                  'exercisePrice',
                  'outstanding(%)',
                  'expiryDate'
                  ]].dropna()

    df['code'] = df['code'].str[:5]
    df['currentPrice'] = df['currentPrice'].astype(float)
    df['hedgingValue'] = df['hedgingValue'].astype(float)
    df['exercisePrice'] = (df['exercisePrice'].str.replace(',','')).astype(int)
    df['outstanding(%)'] = (df['outstanding(%)'].str[:-1]).astype(float)
    df['expiryDate'] = df['expiryDate'].astype(int)

    return df

将df ['currentPrice']和df ['hedgingValue']从字符串转换为float的两行效果不佳，以至于如果有100列而不是两列呢？因此，有一种方法可以仅使用一个行代码将多列（假设有100列）转换为float。我的问题是，能解决这个问题的神奇的一行代码是什么？预先谢谢你们。

请注意，众所周知，df.apply（）在处理大型DataFrame时缓慢且效率低下，因此，绝对不能解决这种情况。

Answer 1

IIUC，您想在一行中执行多次转换。这可以通过

cols = ['col1', 'col2', 'col3', ...]
df[cols] = df[cols].astype(float)

通过计算有效地将多个DataFrame列的dtype一次全部转换为一个dtype

1 个答案: