Comment modifier efficacement les types de données de colonne dans les Pandas DataFrames ?

Modifier les types de colonnes dans Pandas

Lorsque vous travaillez avec un DataFrame pandas, il peut être nécessaire de convertir les types de données de certaines colonnes. Il existe plusieurs méthodes disponibles pour effectuer cette opération, chacune avec ses propres avantages et limites.

Utilisation de to_numeric()

La fonction to_numeric() peut être utilisée pour convertir colonnes en types numériques (par exemple, entiers ou flottants). Il peut gérer les valeurs manquantes (NaN) et dispose d'une option de conversion vers un type plus compact. Cependant, cela peut ne pas convenir si les valeurs contiennent des caractères non numériques.

Utilisation d'astype()

La méthode astype() offre un plus large éventail d'options pour conversion de type de données. Il peut convertir les colonnes en n'importe quel type pris en charge par NumPy ou pandas, y compris les types catégoriels. Cependant, cela peut également entraîner une perte de données ou des conversions incorrectes si les valeurs ne peuvent pas être converties dans le type souhaité.

Utilisation de infer_objects()

La méthode infer_objects() a été introduit dans pandas 0.21.0 et peut effectuer des conversions « douces ». Il tente de déduire le type numérique le plus approprié pour les colonnes d'objets en fonction de leurs valeurs. Bien que cela puisse être pratique, cela ne produit pas toujours les résultats souhaités.

Utilisation de convert_dtypes()

La méthode convert_dtypes(), introduite dans pandas 1.0, vise à convertir les colonnes dans le type "meilleur possible" prenant en charge les valeurs manquantes. Il équilibre flexibilité et précision, offrant un moyen pratique de convertir des colonnes sans spécifier le type cible.

Lors du choix de la méthode appropriée pour la conversion de type, tenez compte des facteurs suivants :

• La nature des données dans les colonnes
• Le type de données souhaité pour les colonnes converties
• Le potentiel de valeurs manquantes ou de caractères non numériques dans le data
• Les compromis d'efficacité et de performance des différentes méthodes

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