Wie kann man Spaltendatentypen in Pandas DataFrames effizient ändern?

Spaltentypen in Pandas ändern

Beim Arbeiten mit einem Pandas-DataFrame kann es notwendig sein, die Datentypen bestimmter Spalten zu konvertieren. Es stehen mehrere Methoden zur Verfügung, um diesen Vorgang auszuführen, jede mit ihren eigenen Vorteilen und Einschränkungen.

Verwendung von to_numeric()

Die Funktion to_numeric() kann zum Konvertieren verwendet werden Spalten in numerische Typen (z. B. Ganzzahlen oder Gleitkommazahlen). Es kann mit fehlenden Werten (NaNs) umgehen und verfügt über die Option zum Downcasten auf einen kompakteren D-Typ. Es ist jedoch möglicherweise nicht geeignet, wenn die Werte nicht numerische Zeichen enthalten.

Verwendung von astype()

Die Methode astype() bietet eine größere Auswahl an Optionen für Datentypkonvertierung. Es kann Spalten in jeden von NumPy oder Pandas unterstützten Typ konvertieren, einschließlich kategorialer Typen. Allerdings kann es auch zu Datenverlust oder falschen Konvertierungen kommen, wenn die Werte nicht in den gewünschten Typ konvertiert werden können.

Verwendung von infer_objects()

Die Methode infer_objects() wurde in Pandas 0.21.0 eingeführt und kann „sanfte“ Konvertierungen durchführen. Es wird versucht, anhand ihrer Werte den am besten geeigneten numerischen Typ für Objektspalten abzuleiten. Obwohl es praktisch sein kann, führt es möglicherweise nicht immer zu den gewünschten Ergebnissen.

Verwendung von „convert_dtypes()“

Die in Pandas 1.0 eingeführte Methode „convert_dtypes()“ zielt darauf ab Konvertieren Sie Spalten in den „bestmöglichen“ dtype, der fehlende Werte unterstützt. Es vereint Flexibilität mit Genauigkeit und bietet eine bequeme Möglichkeit, Spalten ohne Angabe des Zieltyps zu konvertieren.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl der geeigneten Methode zur Typkonvertierung die folgenden Faktoren:

• Die Art der Daten in den Spalten
• Der gewünschte Datentyp für die konvertierten Spalten
• Die Möglichkeit fehlender Werte oder nicht numerischer Zeichen in der Daten
• Die Effizienz- und Leistungskompromisse der verschiedenen Methoden

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