任务要求

本文结束使用Python Pandas库进行数据格式转换的多种核心方法，涵盖数值转换、日期处理、字符串操作等常见场景。通过代码演示，高效处理数据格式问题，提升数据预处理效率。

任务分析

Pandas数据格式转换需要掌握：

1．数值类型的转换与优化

2．日期时间格式的处理技巧

3．字符串与分类数据的转换

4．缺失值处理与格式转换的关系

5．大数据量下的转换性能优化

任务实现

总结

1．方法选择指南：

✔ 安全转换首选to_numeric/to_datetime

✔ 确定无异常用astype更直接

✔ 字符串处理使用.str访问器

✔ 低基数字段转category优化

2．性能优化技巧：

# 好的实践 df['col'] = pd.to_numeric(df['col'], downcast='integer')df['category'] = df['high_cardinality_col'].astype('category')# 避免的做法 df = df.astype(str) # 全量转为字符串浪费内存

3．常见问题解决方案：

✔ 混合类型列：先astype(str)统一

✔ 日期格式混乱：指定format参数

✔ 内存不足：使用downcast和category

4．扩展应用：

✔ 结合cut()进行分箱离散化

✔ 使用qcut()按分位数转换

✔ 通过get_dummies()实现独热编码

5. 最佳实践：

✔ 转换前先用df.info()查看现状

大数据集使用memory_usage()监控内存

✔ 建立数据转换的单元测试