要將DataFrame 中的多列轉換為特定類型，請考慮使用以下方法：
該方法可以安全地轉換非數字根據需要將類型（例如字串）轉換為整數或浮點數。例如：
import pandas as pd
table = [
['a', '1.2', '4.2'],
['b', '70', '0.03'],
['x', '5', '0'],
]
df = pd.DataFrame(table)
# Convert columns 2 and 3 to floats
df[['Column2', 'Column3']] = df[['Column2', 'Column3']].apply(pd.to_numeric)此方法允許明確轉換為指定的 dtype。例如：
df[['Column2', 'Column3']] = df[['Column2', 'Column3']].astype(float)
方法的選擇取決於特定需求和資料結構：
to_numeric( )：非常適合從非數值到數值的可靠轉換types.
astype()：明確且靈活地轉換為任何所需的dtype。
infer_objects()：在pandas 0.21.0 中引入，專門用於將物件列轉換為更具體的type.
convert_dtypes()：pandas 1.0 及以上版本的一部分，自動將列轉換為支援pandas NA 缺失值的「最佳可能」類型。
以上是如何有效率地更改 Pandas 中的多列資料類型？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
