Question

我有一个包含30列的数据框。当我使用/方法加载数据时，默认情况下所有列的数据类型都设置为ODC-2016-737-733488-ODC-2011-918-286353;ODC-2016-111-824035:ODC-2003-283-125666。

我想将pd.read_csv()和object更改为col-1，并将其余列更改为col-5。

我的问题是，如何一次将其余的列设置为int，

我知道我可以做下面这样繁琐的事情

category

有什么办法可以在阅读csv时做如下操作吗？

category？

这可能吗？

Answer 1

初始化将列名称映射为所需类型的字典，然后将字典传递给DataFrame.astype：

dtypes = {c: 'category' for c in df}
dtypes.update({c: 'int' for c in ('col1', 'col5')}

out = df.astype(dtypes)

请注意，您仍然需要显式枚举每列-当前没有任何范围可以为astype指定连续的切片。

或者，您也可以

int64_cols = ['col1', 'col5'] 
df.loc[:, df.columns.difference(int64_cols)] = (
      df[df.columns.difference(int64_cols)].astype('category'))

df.loc[int64_cols] = df.loc[int64_cols].astype(int)

其中有两次调用astype，而不是一次。

Answer 2

另一种方法是在for循环中使用astype。

cat_cols = [col for col in df.columns if col not in ['col1', 'col5']]

for col in cat_cols:
    df[col] = df[col].astype('category')

在python / pandas中一次更改多列的数据类型

2 个答案: