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❶ Python 教学 | Pandas 表格字段类型精讲（含类型转换）

在使用 Python 处理数据时，合理分配表格数据每个字段的类型至关重要，这能确保高效的数据运算与避免字段含义错误。在 Pandas 系列的第一篇文章中，我们概述了 Pandas 的数据框（DataFrame）中字段的常见类型，如整数、浮点数、日期等。本文将深入探讨字段类型及其影响，并教授如何在 Pandas 中进行类型转换。

基于 pandas 1.5.3 版本，本文在 Jupyter Notebook 中编写 Python 代码，读者请使用相同环境打开代码进行实践。

数据类型与影响

在 Pandas 数据框中，每个字段（列）具有特定类型。常见类型包括 int、float、datetime 及 object。正确分配类型能提升数据处理效率与准确性。错误的字段类型可能导致数据含义误解，例如将“年份”字段错误设置为 float 类型，数据值虽不变，但小数点引入改变了数据含义。此外，类型错误会影响数据运算与匹配操作，非日期类型的数据无法按日期筛选或匹配。

初始字段类型

在 Pandas 中生成数据时，默认类型由数据值决定。手动设置类型时，如使用 pd.DataFrame() 函数，可通过 dtype 参数指定。示例代码创建了一个包含“年份”和“奥运承办城市”字段的数据框，并尝试将所有字段设置为 int64 类型。然而，数据框最终显示只有“年份”字段为指定类型，这是因为类型设置仅影响符合要求的数据值。

Pandas 类型推断

当使用 pd.DataFrame() 生成数据框而不指定类型时，Pandas 会根据数据值自动推断类型。整数数据将分配整型，字符数据或类型不统一的数据将分配为 object 类型。

读取文件与类型设置

从 Excel、CSV 或 Stata 等文件读取数据时，Pandas 会继承文件中数据的类型。设置 pd.read_excel() 函数的 dtype 参数可以控制字段类型，适用于不同文件格式。

“坑”点与处理

Pandas 在处理 csv 文件时，可能存在类型推测问题，导致字段类型与实际所需不符。例如，类型不一致的数据可能被转换为 object 类型。正确做法是在读取数据时主动指定类型，以避免此类问题。

字段类型转换

转换 Pandas 字段类型使用 astype() 函数。转换时需注意处理空值（NaN、None 或 pd.NA），避免转换后数据异常。转换前后应检查数据以确保类型正确。

总结

字段类型在 Pandas 数据处理中扮演关键角色，正确管理类型能提升数据处理效率与准确性。通过本文学习，您将掌握如何在 Pandas 中分配与转换字段类型，以适应不同数据处理需求。