python - 使用for循环转换多列的数据类型

Question

我有一个 21840x39 数据框。我的一些列是数值化的，我想确保它们都在相同的数据类型中(我想成为一个float)。

不是命名所有列并转换它们:

df[['A', 'B', 'C', '...]] = df[['A', 'B', 'C', '...]].astype(float)

我可以做一个 for 循环 来让我说“从第 18 列转换为 float 到第 35 列”吗

我知道如何做一列:df['A'] = df['A'].astype(float)

但是我怎样才能做多列呢？我尝试在循环中进行列表切片，但无法正确完成。

Answer 1

第一个想法是转换选定的列，python 从 0 开始计数，因此对于 18 到 36 列，使用:

df.iloc[:, 17:35] = df.iloc[:, 17:35].astype(float)

如果不工作(因为可能的错误)使用另一个解决方案:

df = df.astype(dict.fromkeys(df.columns[17:35], float))

示例 - 将第 8 列转换为第 15 列:

np.random.seed(2020)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3, 18)),
                  columns=list('abcdefghijklmnopqr')).astype(str)
print (df)
   a  b  c  d  e  f  g  h  i  j  k  l  m  n  o  p  q  r
0  0  8  3  6  3  3  7  8  0  0  8  9  3  7  2  3  6  5
1  0  4  8  6  4  1  1  5  9  5  6  6  6  5  4  6  4  2
2  3  4  7  1  4  9  3  2  0  9  1  2  7  1  0  2  8  8

df = df.astype(dict.fromkeys(df.columns[7:15], float))
print (df)
   a  b  c  d  e  f  g    h    i    j    k    l    m    n    o  p  q  r
0  0  8  3  6  3  3  7  8.0  0.0  0.0  8.0  9.0  3.0  7.0  2.0  3  6  5
1  0  4  8  6  4  1  1  5.0  9.0  5.0  6.0  6.0  6.0  5.0  4.0  6  4  2
2  3  4  7  1  4  9  3  2.0  0.0  9.0  1.0  2.0  7.0  1.0  0.0  2  8  8