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python - 如何在python中隐式确定数据框列类型？（隐式转换）

问题描述

在我的环境中，出于简单起见，决定将所有内容作为字符串存储在 hdfs 中。因此，当我从这个位置将数据拉入 pandas 数据帧时，每种类型都是一个字符串，尽管值是整数、浮点数、布尔值等......

有没有办法根据值评估动态确定列属性类型？即：看看列中的每个值都是'x'类型，然后这样转换？

编辑：

由于我的 python 版本（我认为），我无法获得以下解决方案。所以我决定自己尝试一个hacky解决方案。这可能并不完美，我还没有确定日期。由于这两件事，我不会将其作为解决方案发布，但也许这可以成为其他需要它的人的起点：

#get dtypes when we can - Doesn't do dates. 
for i in df:
    try:
        df[i] = df[i].astype(int)
        print(i, 'is an int')
    except:
        []
    try:
        if '.' in str(df[i]):
            df[i] = df[i].astype(float)
            print(i, 'is a float')
    except:
        []
    
    try:
        if df[i].replace('False', '').unique()=='True' or df[i].replace('False', '').unique() == 'TRUE':
            df[i] = df[i].replace('False', '').astype(bool).astype(int)
            print(i, 'is bool')     
    except:
        print(i, 'is an object')

本质上，我只是试图在错误发生时强制转换并捕获错误。我确信这可能是一个非常糟糕的方法来解决这个问题。

标签： pythonpandastypesimplicit-conversion

解决方案

我不知道有任何 pandas 内置功能可以做到这一点，但您可以使用 python ast.literal_eval函数实现隐式转换。

输入数据

df = pd.DataFrame(np.array([['1', '0.3', 'True'],
                             ['2', '5.2', 'False']]),
                   columns=['int', 'float', 'bool'])

铸造功能

def cast_df(df):
    for column in df.columns:
        if df[column].dtype != np.object:
            break
        column_types = df[column].apply(lambda x: type(ast.literal_eval(x)))
        if len(column_types.unique()) == 1:
            print(f"Column {column} is casted to {column_types[0]}")
            df[column] = df[column].astype(column_types[0])
    return df

输出cast_df(df).dtypes：

Column int is casted to <class 'int'>
Column float is casted to <class 'float'>
Column bool is casted to <class 'bool'>
int        int64
float    float64
bool        bool
dtype: object

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