python - 将数据帧 Pandas 中的 Object dtype 列转换为 Number Dtype

试图回答这个问题 Get List of Unique String per Column 我们遇到了一个与我的数据集不同的问题。当我将此 CSV 文件导入数据框时，每一列都是 OBJECT 类型，我们需要将只是数字的列转换为实数(数字)dtype，将非数字的列转换为字符串 dtype。

有没有办法实现这一目标？

Download the data sample from here

我尝试了以下文章 Pandas: change data type of columns 中的以下代码，但没有奏效。

df = pd.DataFrame(a, columns=['col1','col2','col3'])

一如既往地感谢您的帮助

最佳答案

选项 1
在 pd.to_numeric 中使用 apply

df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

选项 2
在 pd.to_numeric 上使用 df.values.ravel

cvrtd = pd.to_numeric(df.values.ravel(), errors='coerce').reshape(-1, len(df.columns))
pd.DataFrame(np.where(np.isnan(cvrtd), df.values, cvrtd), df.index, df.columns)

注意
这些并不完全相同。对于包含混合值的某些列，选项 2 会转换它可以转换的内容，而选项 2 将该列中的所有内容保留为对象。查看您的文件，我会选择选项 1。

时间

df = pd.read_csv('HistorianDataSample/HistorianDataSample.csv', skiprows=[1, 2])

关于python - 将数据帧 Pandas 中的 Object dtype 列转换为 Number Dtype，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39800997/