ホームページ > バックエンド開発 > Python チュートリアル > Pandas DataFrame で列の型を動的に変換する方法

Pandas DataFrame で列の型を動的に変換する方法

Linda Hamilton
リリース: 2024-12-19 19:14:17
オリジナル
562 人が閲覧しました

How to Dynamically Convert Column Types in Pandas DataFrames?

Pandas で列の型を変換する

この例では、DataFrame の作成中に列 2 と 3 を float に変換できます。 Pandas には、列の型を動的に変換するためのいくつかのメソッドが用意されています。そのアプローチは次のとおりです。

Using to_numeric():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
ログイン後にコピー

Using astype():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].astype(float)
ログイン後にコピー

どちらのメソッドでもデータ型を指定できます

infer_objects() の使用:

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].infer_objects()
ログイン後にコピー

このメソッドは、正しいデータ型 (例: 、整数から int64) 列に基づいて

convert_dtypes() の使用:

convert_dtypes = {'Col2': float, 'Col3': float}
df = df.convert_dtypes(convert_dtypes)
ログイン後にコピー

このメソッドを使用すると、各列に必要なデータ型を明示的に指定できます。

選択することにより、適切なメソッドを使用して列名を動的に指定すると、必要に応じて DataFrame 内の列の型を変換できます。

以上がPandas DataFrame で列の型を動的に変換する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
著者別の最新記事
人気のチュートリアル
詳細>
最新のダウンロード
詳細>
ウェブエフェクト
公式サイト
サイト素材
フロントエンドテンプレート