Python pandas.DataFrame.infer_objects函数方法的使用

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。

例子

1）将 object 列推断为数值类型

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame，其中包含 dtype=object 的列
df = pd.DataFrame({
    "col1": [1, 2, 3],
    "col2": ["1.1", "2.2", "3.3"],
    "col3": ["a", "b", "c"]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df.dtypes)

# 使用 infer_objects
df_inferred = df.infer_objects()

print("\n推断后的 DataFrame:")
print(df_inferred.dtypes)

2）推断时间戳类型

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame，其中时间列是 object 类型
df = pd.DataFrame({
    "date": ["2024-12-01", "2024-12-02", "2024-12-03"],
    "value": [100, 200, 300]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df.dtypes)

# 使用 infer_objects 后尝试推断类型
df_inferred = df.infer_objects()

print("\n推断后的 DataFrame:")
print(df_inferred.dtypes)

3）对混合类型列的推断

import pandas as pd

# 创建一个包含混合数据类型的列
df = pd.DataFrame({
    "mixed": [1, "2", 3.0, "4.5"]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df.dtypes)

# 使用 infer_objects
df_inferred = df.infer_objects()

print("\n推断后的 DataFrame:")
print(df_inferred.dtypes)