Pandas DataFrame で列のデータ型を効率的に変更するにはどうすればよいですか?

Pandas で列の型を変更する

pandas DataFrame を使用する場合、特定の列のデータ型を変換する必要がある場合があります。この操作を実行するには複数の方法が使用できますが、それぞれに独自の利点と制限があります。

to_numeric() の使用

to_numeric() 関数を使用して変換できます。列を数値型 (整数や浮動小数点など) に変換します。欠損値 (NaN) を処理でき、よりコンパクトな dtype にダウンキャストするオプションがあります。ただし、値に数字以外の文字が含まれている場合は適切ではない可能性があります。

astype() の使用

astype() メソッドは、より幅広いオプションを提供します。データ型の変換。列を、カテゴリ型を含む、NumPy または pandas でサポートされている任意の型に変換できます。ただし、値を目的の型に変換できない場合は、データの損失や誤った変換が発生する可能性もあります。

infer_objects() の使用

infer_objects() メソッドpandas 0.21.0 で導入され、「ソフト」変換を実行できます。オブジェクト列の値に基づいて、オブジェクト列に最も適切な数値型を推測しようとします。便利ではありますが、常に望ましい結果が得られるとは限りません。

convert_dtypes() の使用

pandas 1.0 で導入された Convert_dtypes() メソッドの目的は、次のとおりです。列を欠損値をサポートする「可能な限り最良の」 dtype に変換します。柔軟性と精度のバランスが取れており、ターゲットの型を指定せずに列を変換する便利な方法が提供されます。

型変換に適切な方法を選択するときは、次の要素を考慮してください。

• 性質列内のデータの
• 変換された列に必要なデータ型
• 欠損値または数値以外の文字が含まれる可能性データ
• さまざまな方法の効率とパフォーマンスのトレードオフ

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