在Pandas的`pd.Series.astype()`方法中，如果你将数据类型转换为`float`，那么默认返回的数据类型是`float64`⁴。以下是一个例子：
```python
import pandas as pd
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3])
# 转换为float
s_float = s.astype(float)
print(s_float.dtype) # 输出：float64
```
在这个例子中，`s.astype(float)`会返回一个新的`pd.Series`，新`pd.Series`的每个元素都是原`pd.Series`中对应元素的浮点数形式，数据类型为`float64`⁴。希望这个答案对你有所帮助！
源: 与必应的对话， 2023/12/21
(1) pandas 转数字类型中遇到的坑 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/380722597.
(2) 在 Pandas 中如何把对象转换为浮点型？ - 知乎. https://www.zhihu.com/question/506501330.
(3) pandas.Series.astype — pandas 2.1.4 documentation. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.astype.html.
(4) 区别吗 pd.Series([i]).astype('float64')[0] float(i) - 51CTO博客. https://blog.51cto.com/u_16055028/7789816.
在Pandas的`pd.Series.astype()`方法中，`float32`和`float64`是两种不同的数据类型¹²³⁴。
- `float32`：这是一种单精度浮点数类型，占用32位（或4字节）内存。它的精度大约是6到7位小数¹²³⁴。
- `float64`：这是一种双精度浮点数类型，占用64位（或8字节）内存。它的精度大约是15到16位小数¹²³⁴。
选择`float32`还是`float64`主要取决于你的需求。如果你需要更高的精度，并且内存使用不是问题，那么`float64`可能是更好的选择。然而，如果内存使用是一个关键因素，并且你可以接受较低的精度，那么`float32`可能是更好的选择¹²³⁴。
以下是如何使用`astype()`方法将`pd.Series`的数据类型转换为`float32`或`float64`的例子：
```python
import pandas as pd
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3])
# 转换为float32
s_float32 = s.astype('float32')
# 转换为float64
s_float64 = s.astype('float64')
```
在这个例子中，`s.astype('float32')`和`s.astype('float64')`都会返回一个新的`pd.Series`，新`pd.Series`的每个元素都是原`pd.Series`中对应元素的浮点数形式¹²³⁴。希望这个答案对你有所帮助！
源: 与必应的对话， 2023/12/21
(1) pandas.Series.astype — pandas 2.1.4 documentation. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.astype.html.
(2) When to apply (pd.to_numeric) and when to astype (np.float64) in python? - Stack Overflow. https://stackoverflow.com/questions/40095712/when-to-applypd-to-numeric-and-when-to-astypenp-float64-in-python.
(3) astype（）用法_BIT_mk的博客-CSDN博客. https://blog.csdn.net/BIT_mk/article/details/131812746.
(4) [Pandas] 类型转换astype()-CSDN博客. https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/122921649.
(5) pandas pd.to_numeric() 转换为数字类型 | pandas 教程 - 盖若 - gairuo.com. https://www.gairuo.com/p/pandas-to-numeric.
