🔥 Как преобразовать object в int в Pandas: простой гид 🔥

Чтобы преобразовать объект в целое число (int) в Pandas, можно использовать метод astype() для столбца или серии данных. Примеры кода:

# Для столбца
df['Столбец'] = df['Столбец'].astype(int)

# Для серии данных
df['Столбец'] = pd.to_numeric(df['Столбец'], errors='coerce').astype('Int64')

Как преобразовать object в int в Pandas

В библиотеке Pandas, когда мы имеем столбец с типом данных "object", иногда необходимо преобразовать его в тип данных "int" для выполнения различных операций и анализа данных. В этой статье мы рассмотрим различные способы преобразования столбца типа "object" в столбец типа "int" в Pandas.

1. Метод astype()

Метод astype() является одним из наиболее простых способов преобразования столбца из одного типа данных в другой в Pandas. Для преобразования столбца типа "object" в столбец типа "int" мы можем использовать следующий синтаксис:

df['Столбец_Имя'] = df['Столбец_Имя'].astype(int)

Здесь df - это имя нашего фрейма данных, а 'Столбец_Имя' - это имя столбца, который мы хотим преобразовать.

Преимуществом использования метода astype() является его простота и легкость в использовании.

2. Метод to_numeric()

Еще одним способом преобразования столбца типа "object" в столбец типа "int" является метод to_numeric(). Данный метод позволяет нам преобразовывать значения столбца в числовой формат.

Ниже приведен синтаксис использования метода to_numeric():

df['Столбец_Имя'] = pd.to_numeric(df['Столбец_Имя'], errors='coerce').astype(int)

Здесь df - это имя нашего фрейма данных, а 'Столбец_Имя' - это имя столбца, который мы хотим преобразовать. Параметр errors='coerce' используется для преобразования некорректных значений в NaN, а затем метод astype(int) используется для преобразования значений в тип "int".

Метод to_numeric() также может быть полезен, если в столбце есть некоторые некорректные значения, которые могут вызвать ошибку при преобразовании в тип "int". Параметр errors='coerce' позволяет обрабатывать такие ошибки и заменять некорректные значения на NaN.

3. Метод apply()

Еще один способ преобразования столбца типа "object" в столбец типа "int" - использовать метод apply(). Этот метод позволяет применять пользовательскую функцию к каждому элементу столбца.

Вот как можно применить метод apply() для преобразования столбца типа "object" в столбец типа "int":

df['Столбец_Имя'] = df['Столбец_Имя'].apply(lambda x: int(x) if str(x).isdigit() else None)

Здесь df - это имя нашего фрейма данных, а 'Столбец_Имя' - это имя столбца, который мы хотим преобразовать. Мы используем лямбда-функцию для проверки каждого значения и преобразования его в тип "int", если это возможно. Если значение не может быть преобразовано, установим его на None.

Этот метод особенно полезен, когда у нас есть столбец с несколькими некорректными значениями, которые не могут быть преобразованы с помощью других методов. Применение пользовательской функции позволяет нам более гибко обрабатывать значения столбца.

4. Использование функции pd.to_numeric()

В дополнение к методу to_numeric(), библиотека Pandas также предоставляет функцию pd.to_numeric(). Эта функция можно использовать для преобразования столбца типа "object" в столбец типа "int".

Вот пример использования функции pd.to_numeric():

df['Столбец_Имя'] = pd.to_numeric(df['Столбец_Имя'], errors='coerce').astype(int)

Здесь df - это имя нашего фрейма данных, а 'Столбец_Имя' - это имя столбца, который мы хотим преобразовать. Мы используем параметр errors='coerce' для обработки некорректных значений и замены их на NaN. Затем мы используем метод astype(int) для преобразования значений в тип "int".

Использование функции pd.to_numeric() дает нам больше гибкости при работе с столбцами типа "object" и обработке некорректных значений.

Примеры кода

Ниже приведены примеры кода, иллюстрирующие каждый из указанных методов:

# Импорт библиотеки Pandas
import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Столбец_Имя': ['1', '2', '3', '4']})

# Метод astype()
df['Столбец_Имя'] = df['Столбец_Имя'].astype(int)

# Метод to_numeric()
df['Столбец_Имя'] = pd.to_numeric(df['Столбец_Имя'], errors='coerce').astype(int)

# Метод apply()
df['Столбец_Имя'] = df['Столбец_Имя'].apply(lambda x: int(x) if str(x).isdigit() else None)

# Использование функции pd.to_numeric()
df['Столбец_Имя'] = pd.to_numeric(df['Столбец_Имя'], errors='coerce').astype(int)

В коде выше мы создаем DataFrame с одним столбцом 'Столбец_Имя', содержащим значения в виде строк. Затем мы применяем каждый из описанных методов для преобразования столбца в тип "int".

Используйте эти методы по мере необходимости для преобразования столбца типа "object" в столбец типа "int" в Pandas.