我正在访问 HousePrices.csv 数据集。分配数据帧后，我正在尝试优化内存，为此我正在更改数据类型。
令我惊讶的是，我能够将日期对象更改为日期时间。然而，即使我使用正确的命令，其他功能（如城市、国家、街道、statezip 数据类型）也不会改变。
你愿意帮忙吗？ 我们如何将上述数据类型的类型更改为“String”类型？
[我正在向您发送我的笔记本 ipykernel Python3 的屏幕截图。]
我希望能够更改数据类型，以确保当我使用 groupby 函数时它不会给我错误。我认为由于这些功能是对象数据类型，因此不允许我执行 groupby aggfunction(mean)。
问候
感谢您的阅读并尝试提供帮助:)
正如之前的评论中所说，字符串在 pandas 中没有特殊的数据类型，并且带有字符串的列是“对象”类型。按字符串列对数据帧进行分组应该不会有任何问题，但您将无法获取平均值，因为它不是字符串的定义操作。
如果您想按国家/地区等进行分组，并在城市列中获取该国家/地区出现次数最多的城市，则可以使用“模式”。但是，我怀疑您是在按多列分组之后。如果您想获取每个国家、城市、街道和州邮政编码组合的平均日期时间和价格，请尝试：
HousePrices.groupby['country','city','street','zipcode'].mean()