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法律pandas series astype() 方法如何工作？
在pandas series中，astype()方法用於轉換pandas series物件的型別。astype()方法將返回具有轉換後的資料型別的系列物件。
在pandas.Series中使用此astype()方法，我們可以將系列物件的datatype轉換為指定的資料型別，要實現此目的，我們需要將numpy.dtype或Python型別作為引數傳送給astype()方法。
示例 1
# importing required packages
import pandas as pd
# create a pandas Series object
series = pd.Series([1,2,4,3,1,2])
print(series)
result = series.astype('category')
print("Output: ",result)說明
在此示例中，我們使用一個整數值列表初始化一個pandas series物件。之後，我們應用astype()方法，其中引數值為“類別”。
輸出
0 1 1 2 2 4 3 3 4 1 5 2 dtype: int64 Output: 0 1 1 2 2 4 3 3 4 1 5 2 dtype: category Categories (4, int64): [1, 2, 3, 4]
在此輸出塊中，我們可以看到初始系列物件的資料型別為int64，以及astype()方法輸出了轉換後的資料型別。結果系列物件的資料型別為類別。結果系列物件中有 4 個分類值。
示例 2
# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# creating pandas Series object
series = pd.Series(np.random.randint(1,20,5))
print(series)
# change the astype
result = series.astype('float64')
print("Output: ",result)
說明
使用範圍為 1、20、5 的隨機整數值建立另一個熊貓系列物件。此處目標是將原始系列物件的資料型別轉換為“float64”型別，以便將 astype() 方法應用於具有“float64”引數的系列物件。
輸出
0 15 1 2 2 10 3 1 4 15 dtype: int32 Output: 0 15.0 1 2.0 2 10.0 3 1.0 4 15.0 dtype: float64
對於原始系列物件，dtype 為“int32”，而轉換後的系列物件具有 float64 資料型別。
更新於： 2022-03-09
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