astype() 是 Python 中 Pandas 庫的一個方法，用于將 DataFrame 或 Series 中的元素類型轉換為指定的類型
數據類型轉換：在某些情況下，為了進行數據分析或計算，我們需要將數據從一種類型轉換為另一種類型。例如，將字符串類型的列轉換為數值類型，以便進行數值計算。
數據清洗：在進行數據分析之前，我們需要對數據進行清洗，以確保數據的質量。astype() 可以幫助我們執行數據清洗任務，例如去除空值、重復值或不一致的數據類型。
提高性能：在某些情況下，使用正確的數據類型可以提高計算性能。例如，將整數類型的數據轉換為浮點數類型，以便進行小數點運算。
兼容性：在某些情況下，為了與其他庫或系統進行互操作，我們需要將數據轉換為特定的類型。例如，將日期字符串轉換為日期時間類型，以便與其他日期時間庫進行互操作。
下面是一個簡單的示例，說明如何使用 astype() 進行數據類型轉換和數據清洗：
import pandas as pd
# 創建一個包含字符串和整數的 DataFrame
data = {'A': ['1', '2', '3'], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 將列 A 的數據類型從字符串轉換為整數
df['A'] = df['A'].astype(int)
# 刪除重復行
df = df.drop_duplicates()
print(df)
輸出結果：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在這個示例中，我們首先創建了一個包含字符串和整數的 DataFrame。然后，我們使用 astype() 將列 A 的數據類型從字符串轉換為整數。接下來，我們使用 drop_duplicates() 方法刪除重復的行。最后，我們打印出清洗后的 DataFrame。
