pandas修改数据类型-pandas小能手教你轻松修改数据类型，处理异常值更得心应手

大家好，我是你们的pandas小能手。今天我要和大家分享一些关于pandas修改数据类型的小技巧，相信这些技巧会让你的数据处理更加得心应手。

一、使用astype()方法进行数据类型转换

在pandas中，我们可以使用astype()方法来修改数据类型。这个方法非常简单易用，只需要将目标数据类型作为参数传入即可。例如，如果我们想将某一列的数据类型从整数转换为浮点数，只需要使用以下代码：

df['column_name']= df['column_name'].astype(float)

是不是很简单？这样就可以轻松地修改数据类型了。

二、使用to_numeric()方法处理异常值

在实际的数据处理过程中，我们经常会遇到异常值。这些异常值可能导致数据类型无法正确转换。不用担心，pandas提供了to_numeric()方法来帮助我们处理这类问题。这个方法可以将字符串型的数字转换为数值型，并且还可以处理异常值。

下面是一个例子，假设我们有一列字符串型的数字数据，其中包含了一些非数字字符：

df['column_name']= pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

通过设置errors参数为'coerce'，to_numeric()方法会将非数字字符转换为NaN。这样，我们就可以方便地处理异常值了。

三、使用infer_objects()方法自动推断数据类型

有时候，我们并不知道数据的准确类型，或者数据中包含了多种类型。这个时候，我们可以使用infer_objects()方法来自动推断数据类型。这个方法会根据数据的实际情况进行类型推断，并将数据转换为最合适的。