如何为 Pandas DataFrame 指定输入数据的类型

Question

我想将现有的 Python 列表转换为 Pandas DataFrame 对象。如何为每列指定数据格式并定义索引列？

这是我的代码示例：

import pandas as pd

data = [[1444990457000286208, 0, 286],
       [1435233159000067840, 0, 68],
       [1431544002000055040, 1, 55]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['time', 'value1', 'value2'])

在上面的示例中，我需要为现有列提供以下类型：

• 时间：datetime64[ns]
• value1：布尔值
• 值2：整数

另外时间列应该用作索引列。

默认情况下，所有三列都是 int64，我在 DataFrame 对象创建期间找不到如何指定列类型。

谢谢！

Answer 1

value2 已经是正确的 dtype。

对于time，您可以使用to_datetime 转换为日期时间，然后使用set_index 设置索引。

对于value1，您可以使用astype 转换为布尔值。

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df = df.set_index('time')
df['value1'] = df['value1'].astype(bool)

Answer 2

您可以在 pd.DataFrame 对象构造函数中使用dtype 关键字。 Docs。请看@alex answer。

要将特定列用作索引，您可以使用数据框实例的set_index 方法。