Python 什么函数会更改“中的列类型？”；内联“；态度？

我知道以下命令有助于更改列类型：

df['date'] = str(df['date']) 

df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

df['A'] = df.A.astype(np.datetime64)

但是，您知道一种更好的方法来以内联方式更改列类型，使其与其他聚合命令（如groupby、dropna等）一起位于一行中。例如：

df\
#.function to cast df.A to np.datetime64 \ 
.groupby('C') \
.apply(lambda x: x.set_index('A').resample('1M').sum())

您可以使用：

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第一个示例可能不属于这里，因为它不会更改数据类型。此外，您可能希望检查以避免临时设置索引和使用重采样。请接受第一个示例。你是对的，后一个例子与重采样有关，因为它创建了新的索引，我正试图在新的中删除它..我很惊讶你这么快就发现了风险。。我确实把方法改成了pd.Grouper，现在效果非常好。这正是我想要的！谢谢你，艾翰！

df.assign(A=pd.to_datetime(df['A']))

df = pd.DataFrame({'A': ['20150101', '20140702'], 'B': [1, 2]})
df
Out: 
          A  B
0  20150101  1
1  20140702  2

df.assign(A=pd.to_datetime(df['A']))
Out: 
           A  B
0 2015-01-01  1
1 2014-07-02  2