python - 根据列子文本有条件地更改列数据类型

Question

我有以下数据:

df
A_Key  B_ID  C_Key  D_NA
123    22    343.0  23
121    23    45.4   52

df.dtypes 导致以下结果:

df.dtypes

A_Key  int64
B_ID   int64
C_Key  float
D_NA   int64

如何有条件地将任何具有“Key”或“ID”的列的数据类型更改为对象？我的实际数据框中有一百多个列，所以我希望有一个查找方法。

我当前的方法使用以下代码，但显然它不是 pythonic 并且需要单独的硬编码:

for col in ['A_Key',
            'B_ID',
            'C_Key']:
    df[col] = df[col].astype('object')

我的 df.dtypes 输出应显示如下:

df.dtypes

A_Key  object
B_ID   object
C_Key  object
D_NA   int64

提前感谢您的帮助。

Answer 1

尝试

cols = df.columns[df.columns.str.contains('Key|ID')]
df[cols] = df[cols].astype('O')

print(df.dtypes)

A_Key    object
B_ID     object
C_Key    object
D_NA      int64