pandas中的数据类型转换有两种方法：astype和convert_dtypes
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共同点： 均具备实现数据类型转换的功能
不同点：
1、astype： 该方法用于执行强制性类型转换。它能够将 pandas 对象无条件地转变为特定的 dtype；当转换目标为str时，原本为空的值同样会被转化为字符串形式。
2、convert_dtypes： 此方法旨在将 pandas 对象转换为最合适的 dtype 类型。其特点在于可以识别并应用最适合当前数据的类型，并且兼容支持pd.NA的 dtype 格式。
举例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
{
"a": pd.Series([1, 2, 3], dtype=np.dtype("int32")),
"b": pd.Series(["x", "y", "z"], dtype=np.dtype("O")),
"c": pd.Series([True, False, np.nan], dtype=np.dtype("O")),
"d": pd.Series(["h", "i", np.nan], dtype=np.dtype("O")),
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