df["id"]=df["id"].round(2)

id列只保留两位小数

单独列还可以dtype=np.int64指定，多个列用dtype={"id":np.int64,"name":str}

df_y = pd.DataFrame(np.random.choice(2, batch_size), dtype=np.int64, columns=["y"])

如果是所有列：借助demicals保持高精度

value_a = np.around(np.random.normal(0, 1, (batch_size, col)), decimals=5, out=None)


某一列str转数字类型： pd.to_numeric(s)

    >>> import pandas as pd

    >>> s = pd.Series(['1.0', '2', -3])

    >>> pd.to_numeric(s)

    0    1.0

    1    2.0

    2   -3.0

    dtype: float64

    >>> pd.to_numeric(s, downcast='float')

    0    1.0

    1    2.0

    2   -3.0

    dtype: float32

    >>> pd.to_numeric(s, downcast='signed')

    0    1

    1    2

    2   -3

    dtype: int8

    >>> s = pd.Series(['apple', '1.0', '2', -3])

    >>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')

    0    apple

    1      1.0

    2        2

    3       -3

    dtype: object

    >>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')

    0    NaN

    1    1.0

    2    2.0

    3   -3.0

    dtype: float64

    

    See also

    --------

    pandas.DataFrame.astype : Cast argument to a specified dtype.

    pandas.to_datetime : Convert argument to datetime.

    pandas.to_timedelta : Convert argument to timedelta.

    numpy.ndarray.astype : Cast a numpy array to a specified type.