将列类型更改为int64 pandas geopandas最佳做法

Question

我试图将包含仅带小数点.0的浮点数的列转换为integer64。 我在该论坛上找到了一些较旧的答案 ，但它们似乎不再起作用。 最终我使用了：

df_test["column_name"] = df_test['column_name'].apply(lambda x: np.int64(x))

我想知道这是否是熊猫的最佳做法，以及与to_numeric（）相比如何

Answer 1

在pandas ，这将起作用：

df_test['column_name'] = df_test['column_name'].astype('int64')

由于geopandas是建立在pandas之上的，因此它也应该起作用。 至于它与to_numeric比较方式，它们都是矢量化的，并且就速度而言是可比较的：

测试速度astype方法VS的to_numeric一个适度规模的系列方法，我得到的平均0.00007522797584533691秒astype和0.0003248021602630615秒to_numeric 。

Answer 2

如果需要最理想的整数格式，则为最佳选择：

df_test["column_name"] = pd.to_numeric(df_test['column_name'], downcast='integer')

这是矢量化的， df.series.apply是一个循环并且很慢。

如果您确实需要np.int64 ，请参阅@sacul的解决方案 。