Python 是否自动将数据类型分配给数据帧？（蟒蛇-熊猫）

我得到了一个SQL表，其中所有188列都设置为nvarchar。当通过Pandas将此表引入Python时，所有列的数据类型都成为“对象”

我正在用Python创建一个机器学习模型，为了创建适当的特性，为这些列提供适当的数据类型是有意义的。e、 g.带有数字的列应为INT

我要注意的是，我不能修改SQL表，因此只能用python来修复数据

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有没有一种方法可以根据列中的数据自动分配数据类型，而不是一个接一个地为188列分配数据类型？

可能有一种更类似python的方法，但是其他语言中的一种常见模式是使用

try/catch

测试将值转换为不同类型，直到成功为止。例如，

尝试

将其转换为日期，然后用

传递

捕获相应的异常（通常是

值错误

）。对于转换为int和任何其他数据类型，重复上述步骤

例如，下面的代码将测试

int

和

float

数据类型：

# Define the values
value = '12.3'
datatype = 'nvarchar'  # Default datatype

# Test for int
try:
    int(value)
    datatype = 'int'
except ValueError:
    pass

# Test for float
try:
    float(value)
    datatype = 'float'
except ValueError:
    pass


# ... And so on with try/except

# Output the datatype
print(datatype)

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首先读取列，然后如果它们是数字，就可以使用int（）。有些是int，有些是日期，有些是文本标志，我正试图根据每列中不同的数据系统地选择数据类型。如何将此逻辑应用于数据帧？这就是问题所在，您需要半了解数据帧中的数据。如果数据100%未知，则需要遍历每列中的每个值，以确保数据的每一位都符合数据类型。例如，如果第一行的值为“1”，则可以是int，但也可以是碰巧只包含数字的字符串。您需要查看其他值，以确保列中的所有值都是整数。如果您认为只需计算每列的前X值就可以了，那么您可以节省时间，并且只需这样做。