データの種類を変更する[パイソン]パンダシリーズモジュール

大量のデータは、重複データが今、パンダによって列を見つける必要があり、処理し、その後にエクセルに保存されているため、Excelで保存されたブラックリストデータ：今日は、主に次のような問題を解決します。
numpyのはツールであり、データ分析タスクを解決するためのツールは、次の2つの主要なデータ構造クラスに基づいて作成されたパンダ：
DATAFRAME：Excelのテーブルpandas.core.frame.DataFrameと同様に、テーブルとして理解することができる
シリーズ：これは、単一の列を表します。データフレームは、複数の列、すなわち、複数のシリーズが含まれ、各シリーズには名前が付いています。pandas.core.series.Series

データ・タイプ（DTYPE）パンダは、サポートされている： 
1.フロート（のfloat64）
2.整数（Int64型、UInt64型）
3. BOOL 
4 datetime64 [NS]（2013年1月2日）
5 datetime64 [NS、TZ]を 
6。 timedelta [NS] 
7カテゴリ 
8.オブジェクト（文字列）は
、デフォルトのデータ型がInt64型である、のfloat64

以下は、元のExcelファイルであります

各列のシリーズのデータ​​・タイプのファイルを表示するには

import pandas as pd

# 更改数据类型
def change_data_type():
    print(excel_df.dtypes)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx')
    change_data_type()

私たちは、blacklistValueのデフォルトがint型であり、私たちは、これらの列のデータ型を変換する必要があるので、我々は、IDカード18、いくつかのエクセルの後ろに保存されたときに再び0になると知っていました。2つのアイデアがあり、一つは変換エクセル、変換後の別の読書を読んでいます。

まず、すべての読みがたりDTYPE =「str」は、文字列、DTYPE =「オブジェクト」に変換しました

import pandas as pd

# 更改数据类型
def change_data_type():
    print(excel_df.dtypes)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx',dtype='object')  # dtype='str'
    change_data_type()

第二に、指定された列は、文字列、オブジェクトまたは読んSTRに変換され、

# 更改数据类型
def change_data_type():
    print(excel_df.dtypes)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx',dtype = {'blacklistValue' : object,'priority':str})  # dtype='str'
    change_data_type()

読み取りが文字列に変換された後、第三に、：astype（STR）、astypeを使用していない（オブジェクト） - > Excelに格納されるか、またはint型とき。

import pandas as pd

# 更改数据类型
def change_data_type():
    excel_df[['blacklistValue','priority']] = excel_df[['blacklistValue','priority']].astype(str)
    print(excel_df.dtypes)
    excel_df.to_excel('excel_to_python.xls',sheet_name='sheet', index=False)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx')  # dtype='str'
    change_data_type()