Pandas: chuyển đổi dtype 'đối tượng' thành int

Question

Tôi đã đọc truy vấn SQL vào Pandas và các giá trị được đưa vào dưới dạng dtype 'object', mặc dù chúng là chuỗi, ngày tháng và số nguyên. Tôi có thể chuyển đổi ngày 'đối tượng' thành dạng daspe datas của Pandas, nhưng tôi gặp lỗi khi cố chuyển đổi chuỗi và số nguyên.

Dưới đây là một ví dụ:

>>> import pandas as pd 
>>> df = pd.read_sql_query('select * from my_table', conn) 
>>> df 
    id date   purchase 
1 abc1 2016-05-22 1 
2 abc2 2016-05-29 0 
3 abc3 2016-05-22 2 
4 abc4 2016-05-22 0 

>>> df.dtypes 
id   object 
date  object 
purchase object 
dtype: object 

Chuyển đổi các df['date'] đến một datetime hoạt động:

>>> pd.to_datetime(df['date']) 
1 2016-05-22 
2 2016-05-29 
3 2016-05-22 
4 2016-05-22 
Name: date, dtype: datetime64[ns] 

Nhưng tôi nhận được một lỗi khi cố gắng để chuyển đổi df['purchase'] đến một số nguyên:

>>> df['purchase'].astype(int) 
.... 
pandas/lib.pyx in pandas.lib.astype_intsafe (pandas/lib.c:16667)() 
pandas/src/util.pxd in util.set_value_at (pandas/lib.c:67540)() 

TypeError: long() argument must be a string or a number, not 'java.lang.Long' 

LƯU Ý: Tôi gặp lỗi tương tự khi tôi thử .astype('float')

Và khi cố chuyển đổi thành chuỗi, dường như không có gì xảy ra.

>>> df['id'].apply(str) 
1 abc1 
2 abc2 
3 abc3 
4 abc4 
Name: id, dtype: object 

Answer 1

Viết câu trả lời phù hợp với tôi dựa trên nhận xét của @piRSquared.

Tôi cần chuyển đổi thành chuỗi trước, sau đó là số nguyên.

>>> df['purchase'].astype(str).astype(int) 

Answer 2

Nó đơn giản

pd.factorize(df['purchase'])[0] 

factorize cột đối tượng và trả lại nguyên mới nhãn