在 Pandas 中，astype() 只是简单地不起作用

Question

这就是我要说的：

df["rating"] = df["rating"].astype(str, errors='ignore')
df.dtypes

这是它打印的内容：

name                object
platform            object
year_of_release      int64
genre               object
na_sales           float64
eu_sales           float64
jp_sales           float64
other_sales        float64
critic_score       float64
user_score         float64
rating              object
total_sales        float64
reviewed              bool
dtype: object

如您所见，评级仍然是 object 而不是字符串。 为什么会这样？

Answer 1

尝试使用这个命令

df["rating"]=df["rating"].apply(obj).astype('str')

Answer 2

从 Pandas 1.0 开始，引入了扩展类型StringDtype 。 每个使用文本数据文档：

pandas存储文本数据有两种方式：

1. object -dtype NumPy 数组。
2. StringDtype扩展类型。

我们建议使用StringDtype来存储文本数据。

在 pandas 1.0 之前，object dtype是唯一的选择。

目前，使用astype(str) ，您正在渲染一个object类型，它可以包含任何类型的混合，包括数字和字符串。 但是，从 Pandas 1.0+ 开始，您现在可以使用专用的字符串类型：

df["rating"] = df["rating"].astype("string")