我已將以下CSV文件輸入到iPython Notebook：

public = pd.read_csv("categories.csv")

public

我也將pdas導入為pd，將numpy導入為np，將matplotlib.pyplot導入為plt。 存在以下數據類型（以下是摘要-大約有100列）

In [36]: public.dtypes

Out[37]: parks object

playgrounds object

sports object

roading object

resident int64

children int64

我想將“公園”，“運動場”，“運動”和“道路”更改為類別（它們具有李克特量表響應-盡管每一列都有不同類型的李克特響應（例如，一個人“強烈同意”，“同意” 等），另一個具有“非常重要”，“重要”等），其余部分保留為int64。

我能夠創建一個單獨的數據框public1，并使用以下代碼將其中一列更改為類別類型：

public1 = {'parks': public.parks}

public1 = public1['parks'].astype('category')

但是，當我嘗試使用此代碼一次更改數字時，我沒有成功：

public1 = {'parks': public.parks,

'playgrounds': public.parks}

public1 = public1['parks', 'playgrounds'].astype('category')

盡管如此，我不想僅使用類別列創建單獨的數據框。 我希望它們在原始數據框中更改。

我嘗試了多種方法來實現這一目標，然后在此處嘗試了以下代碼：Pandas：更改列的數據類型...

public[['parks', 'playgrounds', 'sports', 'roading']] = public[['parks', 'playgrounds', 'sports', 'roading']].astype('category')

并得到以下錯誤：

NotImplementedError: > 1 ndim Categorical are not supported at this time

有沒有一種方法可以將“公園”，“游樂場”，“運動”，“道路”更改為類別（這樣就可以分析李克特量表的響應），剩下“居民”和“孩子”（以及其他94列 是字符串，整數+浮點數）嗎？ 還是有更好的方法來做到這一點？ 如果有人有任何建議和/或反饋，我將不勝感激..am慢慢地禿頭撕開我的頭發！

提前謝謝了。

編輯添加-我正在使用Python 2.7。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python改变numpy数据类型_numpy-Python Pandas-将某些列类型更改为类别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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