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數據類型。在機器學習中，Pandas 常用于數據處理和預處理，因此 astype() 在機器學習任務中也扮演著重要的角色。以下是一些 astype() 在機器學習中的應用場景：
數值型數據的轉換：
pd.to_numeric() 函數，可以指定錯誤處理方式（如 errors='coerce'）來處理無法轉換的值。時間序列數據：
缺失值處理：
astype() 可以將缺失值轉換為適當的數值類型（如 NaN），以便在機器學習算法中進行處理。數據標準化和歸一化：
特征工程：
數據預處理管道：
astype() 可以作為這個管道的一部分，確保數據以正確的格式傳遞給后續的處理步驟。需要注意的是，雖然 astype() 在機器學習中非常有用，但錯誤地使用它可能會導致數據丟失或模型性能下降。因此，在使用 astype() 時，應確保了解數據的結構和任務需求，并謹慎選擇適當的數據類型轉換方法。
