Python 更改所有列上的列数据类型

我的pandas数据框中有100多列

我想动态解析每一列并更改该列的数据类型

例如，如果列名上有日期，则将列更改为日期类型，否则将列转换为str

像这样的东西对我有用

df['Sasd Date'] = df['Sasd Date'].dt.date
df['Sasd'] = df['Sasd'].astype(str)

但是我想对具有上述条件的所有列动态执行此操作，而不提及列名。

有as-str-series-dtype。字符串通常存储在对象数据类型系列中，这是从CSV文件/Excel将数据读入数据帧时的默认行为

因此，仅考虑日期，可以使用布尔索引：

date_cols = df.columns.str.contains('date', case=False, regex=False)
df[date_cols] = df[date_cols].apply(pd.to_datetime, errors='coerce')

datetime.date值的对象数据类型系列为，但可以通过自定义函数：

df[date_cols] = df[date_cols].apply(lambda s: pd.to_datetime(s, errors='coerce').dt.date)

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你能进一步解释一下吗：如果列名上有日期？你的意思是标签字符串中有“date”吗？是的，你是对的“date”或“date”或“date”…@Sid29请提供一些列名，包括那些有日期的列名。我不是寻找pd.to_datetime，而是寻找dt.date，因为datetime将00:00添加到date@Sid29，并强制将该数据类型日期应用于我的数据帧。因为，我提到的这句话对我很有用。通过函数什么的？