🔧 Как изменить тип данных в столбце pandas: легкая инструкция
Чтобы изменить тип данных в столбце Pandas, вы можете использовать метод astype()
. Вот пример:
import pandas as pd
# Создаем DataFrame
data = {'Столбец1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Столбец2': [6, 7, 8, 9, 10],
'Столбец3': ['11', '12', '13', '14', '15']}
df = pd.DataFrame(data)
# Изменяем тип данных в столбце
df['Столбец3'] = df['Столбец3'].astype(int)
# Проверяем изменения
print(df.dtypes)
Детальный ответ
Как изменить тип данных в столбце pandas
Изменение типа данных в столбце pandas может быть полезным при обработке данных и анализе. Если вам необходимо изменить тип данных в определенном столбце, вы можете использовать метод astype()
или функцию to_numeric()
в pandas. Давайте рассмотрим, как это делается.
1. Метод astype()
Метод astype()
позволяет изменять тип данных столбца на указанный. Применение этого метода к столбцу позволяет преобразовать данные в другой тип.
Ниже приведен пример использования метода astype()
для изменения типа данных столбца:
import pandas as pd
# Создаем DataFrame с исходными данными
data = {'Имя': ['Алексей', 'Анна', 'Мария', 'Максим'],
'Возраст': [25, 30, 28, 35],
'Рост': [170, 165, 180, 175],
'Вес': [70.5, 65.2, 72.9, 80.1]}
df = pd.DataFrame(data)
# Проверяем изначальные типы данных столбцов
print(df.dtypes)
# Изменяем тип данных столбца 'Возраст' на float
df['Возраст'] = df['Возраст'].astype(float)
# Проверяем измененные типы данных столбцов
print(df.dtypes)
В этом примере мы создаем DataFrame с данными, включающими столбец "Возраст" со значениями целого числа. Затем мы используем метод astype()
, чтобы изменить тип данных столбца "Возраст" на числовой с плавающей запятой.
Вы должны заметить, что после применения astype()
тип данных столбца "Возраст" изменяется на float
.
2. Функция to_numeric()
Функция to_numeric()
используется для преобразования столбца в числовой тип данных. Она может преобразовывать строки, содержащие числа, в числовые значения.
Ниже приведен пример использования функции to_numeric()
:
import pandas as pd
# Создаем DataFrame с исходными данными
data = {'Имя': ['Алексей', 'Анна', 'Мария', 'Максим'],
'Возраст': ['25', '30', '28', '35'],
'Рост': ['170', '165', '180', '175'],
'Вес': ['70.5', '65.2', '72.9', '80.1']}
df = pd.DataFrame(data)
# Проверяем изначальные типы данных столбцов
print(df.dtypes)
# Преобразовываем столбец 'Возраст' в числовой тип данных
df['Возраст'] = pd.to_numeric(df['Возраст'])
# Проверяем измененные типы данных столбцов
print(df.dtypes)
В этом примере мы создаем DataFrame с данными, включающими столбец "Возраст" со значениями в виде строк. Затем мы используем функцию to_numeric()
, чтобы преобразовать столбец "Возраст" в числовой тип данных.
Обратите внимание, что после применения to_numeric()
тип данных столбца "Возраст" изменяется на int
.
Теперь вы знаете, как изменить тип данных в столбце pandas с помощью метода astype()
и функции to_numeric()
. Они могут быть полезными при обработке данных и проведении анализа. Не забывайте проверять типы данных столбцов после изменений для убедительности.
Удачи в работе с pandas!