データフレーム。1つのオブジェクトのデータ・タイプであっても、分割の異なる種類の開いている場合、静止オブジェクト、特殊なデータ・タイプであり、列番号、文字列、特殊文字、および二種以上の時間フォーマットは、オブジェクト・タイプが発生した場合に発生しますタイプ。
次いでastype（）関数を用いて、データ型を変更するために（）関数を置き換えて、次の後であるが、時々ではない、オブジェクトのフォーマット変換に変換します。
プリント（train.info（））
列車[ ' repay_date ' ] =列車[ ' repay_date ' ] .replace（" \\ N "、' 2020年1月1日' ）
[列車' repay_date ' ] = pd.to_datetime（列車【' repay_date ' ]）
列車[ ' repay_amt ' ] =列車[ ' repay_amt ' ] .replace（" \\ N " 、0）
列車[ ' repay_amt '] =電車[ "repay_amt ' ] .astype（フロート）
プリント（train.info（））
＃<クラスのpandas.core.frame.DataFrame'>
＃1 のRangeIndex：1000000のエントリ、0〜999999の
＃データ列（合計7列）：
＃1 USER_ID 1000000非ヌルのInt64
＃listing_id 1000000非ヌルのInt64
＃DUE_DATE 1000000非ヌルdatetime64 [NS]
位1000000非ヌルのfloat64 due_amt
＃repay_date 1000000非ヌルオブジェクト
＃は1000000非ヌルオブジェクトrepay_amt
位1000000非ヌルのInt64 ORDER_ID
位dtypes：datetime64 [NS]（1）のfloat64（1）、Int64の（3）、オブジェクト（2）
＃のメモリ使用量：53.4+ MBの
＃なし
＃<クラスのpandas.core.frame.DataFrame '>
＃1 のRangeIndex：1000000のエントリ、0〜999999
＃データ列（合計7列）：
＃1 USER_ID 1000000非ヌルのInt64
＃listing_id 1000000非ヌルのInt64
＃DUE_DATE 1000000非ヌルdatetime64 [NS]
＃due_amt 1000000非ヌルのfloat64
＃repay_date 1000000非ヌルdatetime64 [NS]
＃1 repay_amt 1000000非ヌルのfloat64
＃ORDER_ID 1000000非ヌルのInt64
＃dtypes：datetime64 [ NS]（2）のfloat64（2）、Int64型（3）
＃メモリ使用量：53.4メガバイトの
＃1 なし