如何更改pandas中多列的数据类型

Question

我正在尝试在熊猫数据帧上运行随机森林。我知道数据帧中没有空值或无穷大但在我适合模型时不断得到ValueError。大概这是因为我有flaot64列而不是float32;我也有很多bool和int类型的列。有没有办法将所有浮点列更改为float32？

我已经尝试重写CSV并且相对肯定问题不在于此。我之前从未遇到过在float64s上运行随机森林的问题所以我不确定这次出了什么问题。

labels = electric['electric_ratio']
electric = electric[[x for x in electric.columns if x != 'electric_ratio']]
electric_list = electric.columns
first_train, first_test, train_labels, test_labels = train_test_split(electric, labels)
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 1000, random_state=88)
rf_1 = rf.fit(first_train, train_labels)

我希望这适合模型，但总是得到

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

Answer 1

要将所有float64列的dtypes更改为float32列，请尝试以下操作：

for column in df.columns:
    if df[column].dtype == 'float64':
        df[column] = df[column].astype(np.float32)

Answer 2

您可以将.astype() method用于任何pandas对象以转换数据类型。

例：

x = pd.DataFrame({'col1':[True, False, True], 'col2':[1, 2, 3], 'col3': [float('nan'), 0, None] })
x = x.astype('float32')
print(x)

Out[2]: 
   col1  col2  col3
0   1.0   1.0   NaN
1   0.0   2.0   0.0
2   1.0   3.0   NaN

然后，您需要使用.fillna()文档处理任何NaN值，因为这是here

x = x.fillna(0)
Out[3]: 
   col1  col2  col3
0   1.0   1.0   0.0
1   0.0   2.0   0.0
2   1.0   3.0   0.0