🔧 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!

Видео по теме

Как изменить тип данных столбцов файла? (Анализ данных Python)

Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame

Как изменить порядок столбцов файла в Python Pandas Dataframe?

Похожие статьи:

🔧 Как изменить тип данных в столбце pandas: легкая инструкция