将Mysql.connector dtypes对象转换为numeric/string

Question

我在python 3中有一个带有mysql.connector的SQL查询。我正在将fetchall的结果转换为pandas数据帧。

mycursor.execute(sql_query)
m_table = pd.DataFrame(mycursor.fetchall()) 
m_table.columns = [i[0] for i in mycursor.description]  

获取dtypes给了我：

Out[185]: 
sales_forecast_id          int64
year                       int64
products_id                int64
test_string               object
reconduit                  int64
target_week_1              int64
target_week_2              int64
year_n_1                   int64
two_week_before           object
first_week_before         object
second_week_before        object
two_week_before_n_1       object
first_week_before_n_1     object
second_week_before_n_1    object
CIBLE_n_1                  int64
dtype: object

Testrongtring是我为测试添加的一个伪列，它在所有行中都包含"test"。

现在，这个test_string列和从two_week_before到second_week_before_n_1的另一列显示为dtype对象。所以test_string是数据库中的一个字符串，其他的都是十进制的。但是对于dtype对象，我无法与另一个浮点类型的列执行乘法运算。

现在，我实际上有数百列这样的列，当它是decimal/int时，我想将所有的dtype对象转换为float，而当它是字符串时，转换为string。

我怎么能自动做到呢。如何知道对象是字符串还是十进制？

谢谢。

Answer 1

这是一种将此转换应用于所有列的简单方法，以防您确信需要将它们所有转换为浮点，但不能转换的列除外(因为它们包含字符串(：

import numpy as np
import pandas as pd
data = {'a':[1,2,3,4],'b':['a','b','aa','abc'],'c':[100,13,14,'xD']}
df = pd.DataFrame(data)
df['a'] = df['a'].astype('object')
print(df.dtypes)

输出(其中列a的类型为object，而应为int或float(：

a    object
b    object
c    object
dtype: object

应用以下内容：

for i in list(data):
try:
df[i] = df[i].astype('float')
except ValueError:
df[i] = df[i].astype('object')
print(df.dtypes)

输出：

a    float64
b     object
c     object
dtype: object