Python数据预处理：通过astype()方法强制转换数据的类型

　　在Python中，通过astype()方法可以强制转换数据的类型，其语法格式如下：

astype( dtype, copy=True, errors ='raise', ** kwargs)

　　上述方法中部分参数表示的含义如下：

　　(1)dtype：表示数据的类型。

　　(2)copy：是否建立副本，默认为True。

　　(3)errors：错误采取的处理方式，可以取值为raise或ignore，默认为raise。其中，raise表示允许引发异常，ignore表示抑制异常。

　　接下来，通过一个示例来演示如何通过astype()方法来强制转换数据的类型。

　　首先，创建一个DataFrame对象，并且使用dtypes属性查看数据的类型，具体代码如下。

In [21]: import pandas as pd
         df=pd.DataFrame({'A': ['1', '1.2', '4.2'],
                          'B': ['-9', '70', '88'],
                          'C': ['x', '5.0', '0']})
         df.dtypes
Out[21]:
         A    object
         B    object
         C    object
         dtype: object

　　从输出结果看出，所有数据的类型均为object。

　　然后，将B列数据的类型转换为int类型，实现对指定列的数据进行类型转换，示例代码如下：

In [22]: df['B'].astype(dtype='int')          # 强制转换为int类型
Out[22]:
         0    -9
         1    70
         2    88
         Name: B,    dtype:int32

　　需要注意的是，这里并没有将所有列进行类型转换，主要是因为C列中有非数字类型的字符，无法将其转换为int类型，若强制转换会出现ValueError异常。