Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.infer_objects方法的使用。

DataFrame.infer_objects(self)                                    [source]

用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型(dtypes)。

尝试对对象类型化的列进行软转换,而使非对象和不可转换的列保持不变。

推理规则与常规Series/DataFrame构造过程中的规则相同。

0.21.0版中的新功能。

返回值

converted : 与输入对象相同的类型

例子

>>> df = pd.DataFrame({"A": ["a", 1, 2, 3]})
>>> df = df.iloc[1:]
>>> df
A
1 1
2 2
3 3
>>> df.dtypes
A object
dtype: object
>>> df.infer_objects().dtypes
A int64
dtype: object