pandas object格式转float64格式的方法

将pandas object格式的数据转换为float64格式的方法可以使用astype()函数实现。astype()函数接收一个数据类型作为输入参数，并返回一个对应类型的数据副本。

具体示例代码如下：

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4'], 'B': ['5.5', '6.6', '7.7', '8.8']})

# 输出数据类型
print(data.info())

# 将数据列A转换为float64类型
data['A'] = data['A'].astype('float64')

# 输出数据类型
print(data.info())

输出结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   A       4 non-null      object
 1   B       4 non-null      object
dtypes: object(2)
memory usage: 192.0+ bytes
None

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   A       4 non-null      float64
 1   B       4 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 192.0+ bytes
None

从输出结果中可以看到，原始数据的A列和B列都是object类型，经过转换之后，A列的数据类型变成了float64类型。

另外，如果数据中存在非数字字符，也可以使用pd.to_numeric()函数或pd.to_datetime()函数将数据转换为数值或日期格式。

下面示例代码对包含非数字字符的数据进行处理：

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4a'], 'B': ['5.5', '6.6', '7.7', '8.8']})

# 输出数据类型
print(data.info())

# 将数据列A转换为float64类型
data['A'] = pd.to_numeric(data['A'], errors='coerce')

# 输出数据类型
print(data.info())

输出结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   A       4 non-null      object
 1   B       4 non-null      object
dtypes: object(2)
memory usage: 192.0+ bytes
None

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   A       3 non-null      float64
 1   B       4 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 192.0+ bytes
None

从输出结果中可以看到，原始数据的A列中包含一个非数字字符'a'，在转换时可以通过设置errors参数为'coerce'来将非数字字符转换为NaN值，最终生成的数据列A仅包含3个非NaN的数值。