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我有一个 DataFrame 并试图更改 dtype。我可以这样做：

#Example
ds = ds.astype({'Breite':float,'Hoehe':float,'Tiefe':float,'vol':float,'Anzahl':np.int64},axis = 1)

我想知道是否可以缩短 dict 使其更具可读性，如下所示：

shorter_dict = {('Breite','Hoehe','Tiefe','vol'):float,'Anzahl':np.int64}

ds = ds.astype(shorter_dict,axis=1)

但它希望从元组中获取每个元素的价值。通过搜索，我找到了一个模块：

从 multi_key_dict 导入 multi_key_dict

k[1000, 'kilo', 'k'] = 'kilo (x1000)'

print k[1000] # 将打印 'kilo (x1000)' print k['k'] # 还将打印 'kilo (x1000)'

同样的方法可以更新、删除对象：如果使用一个键更新对象，则可以使用任何其他键访问新值，例如上面的示例： k['kilo'] = 'kilo' print k[1000 ] # 现在将在值更新时打印 'kilo'

我现在的问题是：在 python 中有什么直接做同样的事情吗？

编辑：在这里 stackoverflow.com/a/41075523/14065969 和这里https://stackoverflow.com/a/41075515/14065969提供一些帮助

我这样做了，它奏效了：

#Example
import pandas as pd
import numpy as np

shortdict = {('Breite','Hoehe','Tiefe','vol'):float,('Anzahl',):np.int64}

df = pd.DataFrame({'Breite':10,'Hoehe':20,'Tiefe':30,'vol':100,'Anzahl':400},index = [0])

print (df)
print(df.info(),'\n'*2)

for key,value in shortdict.items():
    for inner_key in key:
        df = df.astype({inner_key : value})

print (df)
print(df.info())

输出：

   Breite  Hoehe  Tiefe  vol  Anzahl
0      10     20     30  100     400
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   Breite  1 non-null      int64
 1   Hoehe   1 non-null      int64
 2   Tiefe   1 non-null      int64
 3   vol     1 non-null      int64
 4   Anzahl  1 non-null      int64
dtypes: int64(5)
memory usage: 48.0 bytes
None 


   Breite  Hoehe  Tiefe    vol  Anzahl
0    10.0   20.0   30.0  100.0     400
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   Breite  1 non-null      float64
 1   Hoehe   1 non-null      float64
 2   Tiefe   1 non-null      float64
 3   vol     1 non-null      float64
 4   Anzahl  1 non-null      int64  
dtypes: float64(4), int64(1)
memory usage: 48.0 bytes
None
[Finished in 0.7s]```
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