背景
最近在项目处理数据时，对pandas里面的数据类型进行转换时（astype），产生了一些意外的情况，经过研究，对数据框里面的数据类型，又有了新的认识，分享出来供大家参考学习。
创建模拟数据
模拟数据
- 假如模拟的数据如上图所示，里面有一些空单元格，下面读取模拟数据
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_excel('111.xlsx',sheet_name='astype')
data
读取模拟数据
- 查看整体数据类型，可以看出所有的数据类型均为
object，这里的object对应的是python里面的str字符类型
data.dtypes
数据类型
数据类型对应
- 查看
字段4每一个数据是什么类型
for i in data['字段4']:
print(i,'\t',type(i))
每个数据类型
可以看出字段4这一列里面，有str、float、int三种数据类型，这里就可以看出一列里面数据类型可以不同，类似Excel一列，每个单元格可以存放不同类型的数据，和数据库里面一列完全不一样，数据库里面一列数据类型在建表时，已声明类型，只存放一种类型。但是上面在获取整列数据类型时返回的是object，用的是最大的数据类型，能囊括整列的数据类型
如果astype类型强制转换
data['字段4_astype']=data['字段4'].astype('str')
data
for i in data['字段4_astype']:
print(i,'\t',type(i))
类型强制转换
可以看出这里全部转换为str，NaN也会强制转换为字符型nan，不再是np.nan
nan
这样的话就出现一个问题，astype是强制把所有的类型都转换为str，而不忽略NaN，要对非NAN进行转换，就需要自定义函数来实现
自定义函数实现非NAN转换类型
def astype_str_notna(df):
'''
传入参数：数据框里面一列 Series
return：转换后的一列 Series
'''
t=[]
for i in df:
if type(i)== float:
if not np.isnan(i):
i=str(int(i))
if type(i)== int:
i=str(i)
t.append(i)
return pd.Series(t)
data['字段4_def']=astype_str_notna(data['字段4'])
data
data['字段4'].isna()
自定义函数
通过自定义函数，可以实现数据类型转换，而忽略NAN，从而达到在数据统计时，不会计算NAN
数据统计
