Как поменять тип данных в столбце DataFrame Pandas? Полезный гайд для начинающих

Чтобы поменять тип данных в столбце dataframe в pandas, вы можете использовать метод astype(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создание dataframe
data = {'Столбец1': [1, 2, 3],
        'Столбец2': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# Перемена типа данных столбца
df['Столбец1'] = df['Столбец1'].astype(float)

# Проверка изменения типа данных
print(df.dtypes)

В приведенном примере, столбец 'Столбец1' был преобразован в тип данных float с помощью метода astype(). Вы можете использовать другие типы данных, такие как int, str и т. д., в зависимости от ваших потребностей.

Как поменять тип данных в столбце dataframe pandas?

Иногда нам необходимо изменить тип данных столбца в нашем DataFrame в библиотеке pandas. Это может потребоваться, например, чтобы исправить неправильные типы данных или для выполнения определенных операций над столбцом. В данной статье я расскажу, как это можно сделать используя функции библиотеки pandas.

Метод astype()

Один из способов изменения типа данных столбца - использование метода astype(). Этот метод позволяет нам явно указать желаемый тип данных.

import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': [27, 35, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем тип данных столбца "Возраст" на float
df['Возраст'] = df['Возраст'].astype(float)

В приведенном примере мы создаем DataFrame из словаря и затем используем метод astype() для изменения типа данных столбца "Возраст" на float.

Метод to_numeric()

Если столбец содержит значения, которые можно преобразовать в числовой формат, мы можем использовать метод to_numeric() для изменения типа данных столбца на числовой.

import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': ['27', '35', '42']}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем тип данных столбца "Возраст" на int
df['Возраст'] = pd.to_numeric(df['Возраст'], errors='coerce', downcast='integer')

В приведенном примере мы создаем DataFrame из словаря, где столбец "Возраст" содержит значения в виде строковых чисел. Мы используем метод to_numeric(), чтобы преобразовать их в целочисленный тип данных. Параметр errors='coerce' позволяет обработать некорректные значения и заменить их на NaN, а параметр downcast='integer' позволяет привести значения к типу данных integer.

Метод apply()

Если мы хотим применить пользовательскую функцию для изменения типа данных столбца, мы можем использовать метод apply().

import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': [27, 35, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# Определяем пользовательскую функцию для изменения типа данных на str
def convert_to_str(value):
    return str(value)

# Применяем пользовательскую функцию к столбцу "Возраст"
df['Возраст'] = df['Возраст'].apply(convert_to_str)

В приведенном примере мы создаем DataFrame из словаря и определяем пользовательскую функцию convert_to_str(), которая преобразует значение в строковый тип данных. Затем мы используем метод apply() для применения этой функции к столбцу "Возраст".

Таким образом, в данной статье мы рассмотрели несколько способов изменения типа данных столбца в библиотеке pandas. Мы использовали методы astype(), to_numeric() и apply() для достижения нашей цели. Когда вы столкнетесь с подобной задачей, вы можете выбрать наиболее удобный для вас метод в зависимости от ситуации.