Преобразовать тип данных Pandas Датафрейм

Question

Начиная с Pandas Dataframe с его настройкой:

B13-111DATA.TIJD    object
dtype: object
                    B13-111DATA.TIJD
StartTime
2020-03-30 00:00:00              292
2020-03-30 00:00:01              292
2020-03-30 00:00:02              292
2020-03-30 00:00:03              292
2020-03-30 00:00:04              292
...                              ...
2020-04-07 23:59:55              333
2020-04-07 23:59:56              333
2020-04-07 23:59:57              333
2020-04-07 23:59:58              333
2020-04-07 23:59:59              333

[777600 rows x 1 columns]

Этот Pandas Dataframe я хотел бы преобразовать в структуру, как показано ниже:

B13-111DATA.TIJD    int64 
dtype: object

или

B13-111DATA.TIJD    float64
dtype: object

Я пытался использовать следующую строку:

df = df[B13-111DATA.TIJD].astype(float)

Но он возвращает мне простое "float" и выдает ошибку мой код

print(output.columns.values)

с ошибка "AttributeError: у объекта 'Series' нет атрибута 'columns". Похоже, мой dataFrame превратился в серию. Может ли это быть так?

Уверен, что это то, с чем многие люди здесь уже сталкивались. Любой совет или помощь будут оценены.

Answer 1

Проблема в том, что существует переназначение переменной DataFrame df до Series (столбец DataFrame):

df = df['B13-111DATA.TIJD'].astype(float)

Для правильного преобразования назначьте задний столбец, поэтому df остаться DataFrame:

df['B13-111DATA.TIJD'] = df['B13-111DATA.TIJD'].astype(float)
print (df)