从 DataFrame 转换列中特定元素的类型

Question

我有一个来自 DataFrame 的列，其中包含字符串格式的混合元素。我只想将字符串格式的数字转换为整数或通常转换为数值。应该保留“免费”这个词。

          price type
   0      '100' str
   1      free  str
   2      '80'  str
   3      '200' str
   4      free  str

输出应该如下所示

         price type
   0      100   int
   1      free  str
   2      80    int
   3      200   int
   4      free  str

所以我的问题是：

• 有办法做到这一点吗？
• pandas.Series 可能包含从字符串到整数的不同类型的元素？
• 有一个函数可以在转换这个之前检查类型？像带有条件的 astype 之类的东西

Answer 1

好吧，直接不可能有2种不同类型的系列，但让我试试下面的解决方案。

1. 获取列的所有元素。
2. 尝试转换为您的数据类型
3. 放入[元素]
4. 附加到列。

使用以下python代码

import pandas as pd
""" a.txt
price type
100 str
free str
80 str
200 str
free str
"""
df = pd.read_csv('a.txt', sep=" ")
new = []
for i in df.values:
    try:
        new.append([int(i[0])])
    except:
        new.append([str(i[0])])

df['new'] = new
print(df)

以下是输出的样子

  price type     new
0   100  str   [100]
1  free  str  [free]
2    80  str    [80]
3   200  str   [200]
4  free  str  [free]

现在，当您遍历值时，始终访问第 0 个位置，这将是您所需的数据类型