Pandas で複数の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?

複数の列の Pandas での列の型を変更する

DataFrame 内の複数の列を特定の型に変換するには、次の方法の使用を検討してください。

使用Pandas の to_numeric()

このメソッドは非数値を安全に変換できます文字列などの型を、必要に応じて整数または浮動小数点数に変換します。例:

import pandas as pd

table = [
    ['a', '1.2', '4.2'],
    ['b', '70', '0.03'],
    ['x', '5', '0'],
]

df = pd.DataFrame(table)

# Convert columns 2 and 3 to floats
df[['Column2', 'Column3']] = df[['Column2', 'Column3']].apply(pd.to_numeric)

Pandas の astype() を使用する

このメソッドにより、指定された dtype への明示的な変換が可能になります。例:

df[['Column2', 'Column3']] = df[['Column2', 'Column3']].astype(float)

変換メソッドの概要

メソッドの選択は、特定の要件とデータ構造によって異なります:

to_numeric():非数値から数値への信頼性の高い変換に最適types.

astype(): 任意の dtype への明示的かつ柔軟な変換。

infer_objects(): pandas 0.21.0 で導入されました。特にオブジェクト列をより具体的な列に変換する場合type.

convert_dtypes(): pandas バージョン 1.0 以降の一部で、pandas の NA 欠損値をサポートする「可能な限り最良の」型に列を自動的に変換します。

以上がPandas で複数の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?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。