如何更改pandas的列类型

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': ['1', '2', '3'],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列 'A' 转换为整数类型
df['A'] = df['A'].astype(int)

print(df.dtypes)

A    int64
B    int64
dtype: object

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': ['1.1', '2.2', 'three'],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列 'A' 转换为浮点数类型，并将无法转换的值设置为 NaN
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')

print(df.dtypes)

A    float64
B     int64
dtype: object

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': ['1.1', '2.2', 'three'],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列 'A' 转换为浮点数类型，并将无法转换的值设置为 NaN
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')

print(df)

     A  B
0  1.1  4
1  2.2  5
2   NaN  6