【Pandas】pandas DataFrame infer_objects
Pandas2.2 DataFrame
Conversion
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) | 用于将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型 |
| DataFrame.convert_dtypes([infer_objects, …]) | 用于将 DataFrame 中的数据类型转换为更合适的类型 |
| DataFrame.infer_objects([copy]) | 用于尝试将 DataFrame 中的 object 类型的列转换为更具体的类型（如 int64、float64 或 boolean） |
pandas.DataFrame.infer_objects
pandas.DataFrame.infer_objects 是一个方法，用于尝试将 DataFrame 中的 object 类型的列转换为更具体的类型（如 int64、float64 或 boolean）。这个方法可以帮助自动推断和转换数据类型，使得数据处理更加高效和准确。
方法签名
DataFrame.infer_objects(copy=True)
参数说明
copy: 布尔值，默认为True，表示是否返回一个新的 DataFrame 而不是修改原 DataFrame。
返回值
- 返回一个新的 DataFrame，其中
object类型的列已转换为更具体的类型。
示例
假设有一个 DataFrame 如下：
import pandas as pd
data = {
'A': ['1', '2', '3'],
'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
'C': ['True', 'False', 'True'],
'D': ['x', 'y', 'z']
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)
输出:
原始 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 3 3.3 True z
数据类型:
A object
B object
C object
D object
dtype: object
示例1：使用默认参数推断数据类型
df_inferred = df.infer_objects()
print("推断后的 DataFrame:")
print(df_inferred)
print("\n数据类型:")
print(df_inferred.dtypes)
结果:
推断后的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 3 3.3 True z
数据类型:
A int64
B float64
C bool
D object
dtype: object
示例2：使用 copy=False 修改原 DataFrame
df.infer_objects(copy=False)
print("修改后的 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)
结果:
修改后的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 3 3.3 True z
数据类型:
A int64
B float64
C bool
D object
dtype: object
示例3：处理包含非数值字符串的列
data_with_non_numeric = {
'A': ['1', '2', 'three'],
'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
'C': ['True', 'False', 'True'],
'D': ['x', 'y', 'z']
}
df_non_numeric = pd.DataFrame(data_with_non_numeric)
print("包含非数值字符串的 DataFrame:")
print(df_non_numeric)
print("\n数据类型:")
print(df_non_numeric.dtypes)
df_inferred_non_numeric = df_non_numeric.infer_objects()
print("\n推断后的 DataFrame:")
print(df_inferred_non_numeric)
print("\n数据类型:")
print(df_inferred_non_numeric.dtypes)
结果:
包含非数值字符串的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 three 3.3 True z
数据类型:
A object
B object
C object
D object
dtype: object
推断后的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 three 3.3 True z
数据类型:
A object
B float64
C bool
D object
dtype: object
通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.infer_objects 方法如何尝试将 DataFrame 中的 object 类型的列转换为更具体的类型。这些方法在数据预处理和类型转换时非常有用。
注意事项
infer_objects方法可以尝试将object类型的列转换为更具体的类型（如int64、float64或boolean）。- 设置
copy=True返回一个新的 DataFrame，而不会修改原 DataFrame。 - 设置
copy=False直接修改原 DataFrame。 - 如果列中包含无法转换为更具体类型的值（如非数值字符串），这些列将保持
object类型。
示例代码及验证
为了验证 pandas.DataFrame.infer_objects 方法的效果，可以运行上述示例代码并查看输出结果。
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {
'A': ['1', '2', '3'],
'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
'C': ['True', 'False', 'True'],
'D': ['x', 'y', 'z']
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)
# 使用默认参数推断数据类型
df_inferred = df.infer_objects()
print("\n推断后的 DataFrame:")
print(df_inferred)
print("\n数据类型:")
print(df_inferred.dtypes)
# 使用 copy=False 修改原 DataFrame
df.infer_objects(copy=False)
print("\n修改后的 DataFrame:")
print(df)
print("\n数据类型:")
print(df.dtypes)
# 处理包含非数值字符串的列
data_with_non_numeric = {
'A': ['1', '2', 'three'],
'B': ['1.1', '2.2', '3.3'],
'C': ['True', 'False', 'True'],
'D': ['x', 'y', 'z']
}
df_non_numeric = pd.DataFrame(data_with_non_numeric)
print("\n包含非数值字符串的 DataFrame:")
print(df_non_numeric)
print("\n数据类型:")
print(df_non_numeric.dtypes)
df_inferred_non_numeric = df_non_numeric.infer_objects()
print("\n推断后的 DataFrame:")
print(df_inferred_non_numeric)
print("\n数据类型:")
print(df_inferred_non_numeric.dtypes)
运行结果
运行上述代码后，你会看到以下输出：
原始 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 3 3.3 True z
数据类型:
A object
B object
C object
D object
dtype: object
推断后的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 3 3.3 True z
数据类型:
A int64
B float64
C bool
D object
dtype: object
修改后的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 3 3.3 True z
数据类型:
A int64
B float64
C bool
D object
dtype: object
包含非数值字符串的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 three 3.3 True z
数据类型:
A object
B object
C object
D object
dtype: object
推断后的 DataFrame:
A B C D
0 1 1.1 True x
1 2 2.2 False y
2 three 3.3 True z
数据类型:
A object
B float64
C bool
D object
dtype: object
通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.infer_objects 方法如何尝试将 DataFrame 中的 object 类型的列转换为更具体的类型。这些方法在数据预处理和类型转换时非常有用。