Pandas DataFrame で列の型を動的に変換する方法

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')

Using astype():

df[['Col2', 'Col3']] = df[['Col2', 'Col3']].astype(float)

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()

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)

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。