Pandas是Python当中重要的数据分析工具，我们可以利用Pandas进行数据分析来保证数据类型的一致，否则可能会导致一些不可预知的错误发生 。今天来学习有关pandas如何实现数据类型转换？pandas如何将字符串映射为数字？的文章，下面一起了看看吧 。
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在对Python数据进行处理时，我们有时候需要对一个数据集按照指定的要求去处理，有些数据是用字符串的方式来表示的，但是在某些时候，使用数字会比较好进行处理，这个时候我不要使用编码进行转换，可以直接转换成整数，代码如下：
test_df["xx"] = pd.factorize(test_df["xx"])[0].astype(int)【pandas如何实现数据类型转换？pandas如何将字符串映射为数字？】这样的处理方式，m默认的情况下，它是以0为起始点，如果在对数据进行处理的时候，我们对一个值的初始化有要求时，可以为它是加上一个值，将从0开始变成从指定的数开始，代码如下：
test_df["xx"] = test_df["xx"].add(10)这里是将它的起始值设置成了10 。
我们还可以使用map的方法对某一列数据的字符类型转换成数字，使用方法如下：
class_HHH = {'A':0, 'B':1}data[class] = data[class].map(class_HHH)在这两行代码中，我们首先是定义了一个字典HHH,然后再使用的map方法对指定的某一列进行数据转换，将一个字符型的数据转换成一个数字 。
到此这篇关于pandas如何实现数据类型转换？pandas如何将字符串映射为数字？的内容就讲解完了，希望以上的内容对大家的学习带来一定的帮助 。
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