5、重定义类型和缺失值处理
说明str(df.语文)会出错，是将整个series作为对象字符化，正确应为df.语文.astype(str)
import pandas as pd
path=r"D:\Pyobject2023\object\Case\素材"
df=pd.read_excel(path+r"\1.01.xlsx","总表")
print(df.dtypes)
print(df)
df=df.fillna("")
df=df.astype({ "语文":"float","数学":"str" })
print (df)
print(df.dtypes)
返回值：
| 姓名 | object |
| 数学 | float64 |
| 语文 | int64 |
| 英语 | float64 |
| dtype: | object |
| 姓名 | 数学 | 语文 | 英语 | |
| 0 | 小明 | 85.5 | 67 | 84.0 |
| 1 | 老张 | 89.0 | 100 | 34.0 |
| 2 | 小王 | 95.0 | 55 | 34.0 |
| 3 | 小李 | 23.0 | 95 | NaN |
| 4 | 老六 | NaN | 43 | 99.0 |
| 5 | 小王 | 100.0 | 66 | 65.0 |
| 6 | 小李 | 13.0 | 22 | 33.0 |
| 姓名 | 数学 | 语文 | 英语 | |
| 0 | 小明 | 85.5 | 67.0 | 84.0 |
| 1 | 老张 | 89.0 | 100.0 | 34.0 |
| 2 | 小王 | 95.0 | 55.0 | 34.0 |
| 3 | 小李 | 23.0 | 95.0 | |
| 4 | 老六 | 43.0 | 99.0 | |
| 5 | 小王 | 100.0 | 66.0 | 65.0 |
| 6 | 小李 | 13.0 | 22.0 | 33.0 |
| 姓名 | object |
| 数学 | object |
| 语文 | float64 |
| 英语 | object |
| dtype: | object |